AI 与机器学习2020arxiv.org
门控线性网络
Gated Linear Networks
进阶 · 约 90 分钟读完前置知识：神经网络基础、机器学习理论、线性代数
导读
这篇论文提出门控线性网络（Gated Linear Networks），一种不含非线性的新型神经网络架构，通过数据相关的门控机制组合多个线性函数来实现非线性预测能力。作者证明该架构在极限情况下具有通用学习能力，其有效模型容量随网络规模的增长可与深层 ReLU 网络相当。
HN 关注点：这种无需激活函数的新架构是否具有理论价值和实际应用潜力，讨论焦点在于它与主流卷积网络相比的实用性。
HN 评论精选
这几条评论里：支持 1 质疑 2 补充 1
质疑认为论文理论成果优秀，但因显存占用问题在实际中难以与卷积网络竞争
这是一篇了不起的论文，新神经网络架构早就该出现了。但我不认为它在实践中有任何意义。GPU 显存是当前大多数 AI 方法的瓶颈，卷积架构的优势在于能有效压缩输入数据、在压缩表示上运算、再解压结果。而门控线性网络是单步预测，必须始终处理完整输入数据，结果是在达到与卷积网络相当的学习能力之前就会耗尽 GPU 显存。
fxtentacle查看英文原文
That is an amazing paper, a great result and new neutral architectures are long overdue. But I don't believe that this has any significance in practice. GPU memory is the limiting factor for most current AI approaches. And that's where the typical convolutional architectures shine, because they effectively compress the input data, then work on the compressed representation, then decompress the results. With gated linear networks, I'm required to always work on the full input data, because it's a one step prediction. As the result, I'll run out of GPU memory before I reach a learning capacity that is comparable to conv nets.
质疑对论文中关于模型容量的关键结论提出疑问
“我们证明该架构在极限情况下具有通用学习能力，其有效模型容量随网络规模增长的方式与深层 ReLU 网络相当。”这句话到底是什么意思？
Immortal333查看英文原文
"We show that this architecture gives rise to universal learning capabilities in the limit, with effective model capacity increasing as a function of network size in a manner comparable with deep ReLU networks." What exactly this statement means?
补充补充作者背景信息：Hutter 在 DeepMind 任职
我之前不知道 Hutter 从 ANU 休假去了 DeepMind。
nl查看英文原文
I didn't realise Hutter was on leave from ANU at DeepMind.
支持从初学者角度认为论文的对比分析很有教育意义
作为这个领域的新手，读起来非常有趣。把它与其他模型/方法进行比较，对我是很好的学习材料。
caretak3r查看英文原文
As a relative neophyte in this realm, this is fascniating to read. Comparing this to the the models/methods to derive said properties, is good education for me.
相关资源
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历次讨论
- 2020Hacker News 讨论帖150 分 · 29 评
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