揭示Transformer周期建模缺陷！北大提出新型神经网络FAN，填补周期性特征建模能力缺陷
北京大学研究团队发现，Transformer等主流神经网络在周期特征建模方面存在缺陷，如记忆数据模式而非理解内在规律，导致泛化能力受限。为此，团队提出基于傅里叶分析的Fourier Analysis Network（FAN），通过显式建模周期性特征，提升模型的理解和预测能力，减少参数和计算量，并在多个实验中验证其优越性。论文链接：https://arxiv.org/pdf/2410.02675.pdf
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