Eine neue Studie der National University of Singapore, der University of California, Berkeley und dem Meta AI Research Team zeigt, dass Diffusionsmodelle zur Generierung von Modellparametern für neuronale Netze verwendet werden können. Ihr vorgeschlagener p-diff-Ansatz erzeugt effizient hochperformante Parameter mit guter Generalisierungsfähigkeit. Diese Forschungsergebnisse haben die Aufmerksamkeit und Anerkennung von Yann LeCun erlangt und das enorme Potenzial von Diffusionsmodellen für die Parametergenerierung unterstrichen.
Generierung von Netzwerkparametern mit Diffusionsmodellen: LeCun lobt neue Forschung von Yuans Team

机器之心
Dieser Artikel stammt aus dem AIbase-Tagesbericht
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