用擴(kuò)散模型生成網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，LeCun點(diǎn)贊尤洋團(tuán)隊(duì)新研究

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關(guān)鍵字：模型,參數(shù),報(bào)告,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),噪聲
文章來源：機(jī)器之心
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機(jī)器之心報(bào)道
機(jī)器之心編輯部如果你有被 Sora 生成的視頻震撼到，那你就已經(jīng)見識(shí)過擴(kuò)散模型在視覺生成方面的巨大潛力。當(dāng)然，擴(kuò)散模型的潛力并不止步于此，它在許多其它不同領(lǐng)域也有著讓人期待的應(yīng)用前景，更多案例可參閱機(jī)器之心不久前的報(bào)道《爆火Sora背后的技術(shù)，一文綜述擴(kuò)散模型的最新發(fā)展方向》。
近日，來自新加坡國立大學(xué)的尤洋團(tuán)隊(duì)、加州大學(xué)伯克利分校、Meta AI Research 的一項(xiàng)新研究找到了擴(kuò)散模型的一個(gè)新應(yīng)用方向：用來生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型參數(shù)！論文地址：https://arxiv.org/pdf/2402.13144.pdf
項(xiàng)目地址：https://github.com/NUS-HPC-AI-Lab/Neural-Network-Diffusion
論文標(biāo)題：Neural Network Diffusion
這樣一來，似乎就可以使用現(xiàn)有的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來輕松生成新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)了！這一點(diǎn)讓 Yann LeCun 也忍不住點(diǎn)贊分享。不僅如此，生成的模型的性能表現(xiàn)甚至還能超越原始模型。擴(kuò)散模型的起源可以追溯到非平衡熱力學(xué)。2015 年時(shí)，Jascha Sohl-Dickstein 等在論文

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作者微信：almosthuman2014
作者簡介：專業(yè)的人工智能媒體和產(chǎn)業(yè)服務(wù)平臺(tái)