在2025年计算机视觉与模式识别会议（CVPR）召开之际，何恺明与深度学习领域的先锋LeCun联合发布了一项颠覆性的新技术——动态Tanh（DyT）。这项技术以其简单的实现方式和卓越的性能优势，引发了业内的广泛关注和讨论。DyT的核心在于通过仅9行代码，替代传统的归一化层，未尝减少性能的同时还显著加速了深度学习模型的训练过程。这一突破不仅挑战了现代神经网络中归一化层的必要性，也为未来的模型架构优化 ...

来自Meta AI的华人科学家刘壮团队，联合AI大神何恺明， 图灵奖得住Yann LeCun等大牛搞了个大新闻——他们的最新论文证明了：Transformer ...

“残差神经网络发明人”、麻省理工学院副教授何恺明与图灵奖得主、“卷积网络之父”Yann LeCun的最新合作论文提出“无需归一化的Transformer”，目前已入选CVPR 2025，该发现有望进一步改进AI模型性能，给开发者们带来新思路。

近日，何恺明与深度学习领域的明星研究员Yann LeCun联合发表了新论文，提出了一种名为DyT（Dynamic ...

过去十年，归一化层已经巩固了其作为现代神经网络最基本组件之一的地位。这一切可以追溯到 2015 年批归一化（batch ...

前Salesforce首席科学家、搜索引擎You的CEO Richard Socher也表示，这项成果加强了他之前的假设——原始的Transformer只是众多等效神经结构之中的一个。 选取ViT、wav2vec 2.0和DiT三种训练好的网络，对每个网络采样一个小批量样本进行前向传播，测量LayerNorm层在可学习仿射变换前的输入和输出，建立输入输出元素的一一对应关系，从而直接可视化两者关系。

证券之星消息，近日高德红外（002414）新注册了2个项目的软件著作权，包括《载机模拟控制软件V1.4.0》、《DYT伺服操控测试软件V1.0》等。今年以来高德红外新注册软件著作权4个。结合公司2024年中报财务数据，2024上半年公司在研发方面投入 ...