思想与社会2020 · 分享于 Hacker News

Hopfield Networks Is All You Need (2020)

探索《Hopfield Networks Is All You Need (2020)》的原文与 Hacker News 社区讨论,查看来源并加入阅读清单。

阅读原文

看看社区如何讨论这个想法。

来自 Hacker News 的原始讨论。不同的视角、疑问,以及值得继续思考的线索。

最多展示 100 条相关讨论。论文可能出现在评论中,并非原帖投稿内容。

在讨论中发现的引用

按 HN 条目顺序展示最近的 50 条引用来源。

Yluizfelberti ·

Ask HN: What's the best paper you've read in 2020?

705 赞同192 评论
Yaroccoli ·

Introduction to Convolutional Neural Networks

150 赞同22 评论
Ytaiboku256 ·

Ask HN: Is anybody building an alternative transformer?

148 赞同93 评论
Ytheafh ·

Transformers seem to mimic parts of the brain

140 赞同76 评论
Yfzliu ·

LM2: Large Memory Models

110 赞同30 评论
Ytester89 ·

Short-term Hebbian learning can implement transformer-like attention

47 赞同4 评论
Yliamdgray ·

Hopfield Networks Is All You Need (2020)

41 赞同6 评论
Ytentacleuno ·

Ask HN: Is GitHub Copilot / IntelliCode Legal?

5 赞同3 评论
YMAXPOOL ·

Hopfield Networks Is All You Need

4 赞同1 评论
Ymihau ·

Hopfield Networks Is All You Need

4 赞同0 评论
Yyashsngh ·

The Q, K, V Matrices

4 赞同0 评论
Ybra-ket ·

Hopfield Networks Is All You Need

3 赞同0 评论
Ykorbip ·

Transformers Connected to Hopfield Networks

3 赞同0 评论
Yorbifold ·

Hopfield Networks Is All You Need

2 赞同0 评论
Ysangel ·

Retentive Network: A Successor to Transformer for Large Language Models

2 赞同0 评论

一个想法,引向另一个。

发现更多论文