KAN结合Transformer，真有团队搞出了解决扩展缺陷的KAT
【10月更文挑战第15天】Transformer模型在深度学习中广泛应用，但其扩展性存在局限。为此，研究人员提出了Kolmogorov-Arnold Transformer（KAT）模型，通过引入理性基函数、Group KAN和方差保持初始化等创新设计，显著提升了模型的性能和扩展性。实验结果显示，KAT在图像识别、目标检测和语义分割任务中均表现出色，但在计算成本和训练资源方面仍有改进空间。
深度学习在图像识别中的应用与挑战
【10月更文挑战第14天】 本文将深入探讨深度学习在图像识别领域的应用，包括其基本原理、主要算法、以及面临的挑战。我们将从基础的卷积神经网络（CNN）开始，逐步深入了解更复杂的网络结构，如ResNet和DenseNet。同时，我们也将讨论当前深度学习在图像识别中面临的一些主要挑战，包括数据不平衡、过拟合等问题，并探讨可能的解决方案。