muP 奠基论文引发理论先行讨论
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muP 奠基论文引发理论先行讨论
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AI 综述
一篇围绕“科学中实证是否总先于理论”的文章，以深度学习为例梳理理论先行的主张，并回顾 Greg Yang 与 Edward J. Hu 在 ICML 2021 发表的 Tensor Programs IV 论文。该论文提出 Maximal Update Parameterization（muP），旨在让无限宽神经网络有效学习特征，也成为此次讨论所涉及的具体案例。
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最新进展11月10日 09:22
muP 与 Bengio 概率神谕：理论先行方法设计引发讨论报道时间线
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11月10日
- AGI HuntmuP 与 Bengio 概率神谕：理论先行方法设计引发讨论
围绕“科学中实证是否总先于理论”，文章梳理了以深度学习为例的理论先行主张，并回顾 muP 奠基论文 Tensor Programs IV。该论文由 Greg Yang 与 Edward J. Hu 在 ICML 2021 发表，以 Maximal Update Parameterization 让无限宽网络真正学到特征。
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