Warning: Undefined variable $main_title in /www/wwwroot/msbd/wp-content/themes/onenav/sidebar-sitestop.php on line 26
AI交流(进群备注:)

这个项目利用基于循环神经网络的端到端算法,让AI在简单迷宫上进行训练,从而掌握走出更难迷宫的能力。该算法具备逻辑推理能力,并且能够处理逐渐复杂的迷宫,且不会出现迭代退化的问题。
Maze Solver AI的特点:
1. 基于循环神经网络的算法
2. 端到端的训练方式
3. 具备逻辑推理能力
4. 能够处理逐渐复杂的迷宫
Maze Solver AI的功能:
1. 训练AI解决简单迷宫
2. 应用于更复杂的迷宫挑战
3. 用于智能游戏或机器人导航
相关导航

Forgetting Transformer (FoX)开源 – 改进的Transformer,增强长文本处理
Forgetting Transformer (FoX) 是一种改进的 Transformer 模型,通过在 Softmax 注意力机制中加入遗忘门,增强了处理长文本和序列任务的能力。它的设计目标是提升长文本建模、长度外推和短文本任务的性能,同时保持长上下文处理能力,并解决标准 Transformer 缺乏显式数据依赖遗忘机制的问题。FoX 通过数据依赖的方式下调未归一化的注意力分数,命名为“遗忘注意力”(Forgetting Attention)。研究表明,FoX 在长上下文语言建模、长度外推和短上下文下游任务上优于标准 Transformer,而在长上下文下游任务上表现相当。此外,FoX 兼容 Flash Attention 算法,且无需位置嵌入,保留了 Transformer 相对于循环序列模型(如 Mamba-2、HGRN2 和 DeltaNet)在长上下文能力上的优势。
暂无评论...