因为NTK是平凡的，在NTK的参数化下，多层神经网络等价于一个随机初始化不可学习的特征编码器加上一个可学习的 线性层。 神经正切核 (ntk)在我看来是一个很优美的理论，但是最近好像并没有那么火了，是什么原因导致他不火了？ 另…

2023年3月25日 · NTK的提出. NTK是一种较成功的解释以上质疑的技术性理论，它有两个假设： 需要一种特殊的初始化技巧（Kaiming Initialization） 网络足够宽（或者说，无限宽）

RoPE 是 LLM 中编码位置信息的一种方案，用一组不同周期的三角函数组成的向量来表达位置，具体来讲，位置 k 对应向量的第 i 个分量为 \cos (k\alpha^ {-\frac {2i} {d}}),0\le i\le \frac {d} {2}-1，整个位置向量的维数为 d，其中另外一半为 \sin (k\alpha^ {-\frac {2i} {d}})。 在 LLM 训练过程中可能设定的最大输入长度为一个比较小的数，比如 2k，但是在推理中可能有输入更长上下文的需求，比如针对一篇文章进行问答，该如何低成本满足这种需求呢？ 一种最简单无脑的方案是外插， …

Here’s how to diagnose a failing oxygen sensor and replace it with a new NTK sensor. NTK designs its O2 sensor replacement to the same fit, form and function of original equipment auto oxygen sensors.

2020年12月27日 · 其中之一便是神经正切核（Neural Tangent Kernel，NTK），它的特征向量为我们揭示了这一神奇数学魔法的奥秘。核方法是一种在机器学习中广泛使用的技术，它通过在高维特征空间中计算样本之间的相似度，从而实现对复杂关系的建模。

神经正切核 (NTK) 是一个内核，描述了神经网络在训练期间如何演变。近年来，围绕它进行了大量研究 。本教程受 JAX 中的 NTK 实现的启发（详见 快速有限宽度神经正切核），演示了如何使用 torch.func （PyTorch 的可组合函数变换）轻松计算此量。

本文来自于《Theory of Deep Learning》，主要是对神经正切核(NTK)理论进行介绍。 这里主要是补充了一些基本概念以及部分推导过程。 作为软件工程出身，数学不是特别好，有些基础知识和推导步骤没办法一次补足。

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2025年3月19日 · 研究者利用最近提出的神经切线核（Neural Tangent Kernel, NTK）近似工具来构建一个合适的神经嵌入，该嵌入确定了算法操作的特征空间和基于此学习的模型。

2021年10月9日 · 神经切线核（NTK）基本介绍. Neural Tangent Kernel (NTK)是描述无限宽深度神经网络在梯度下降过程中演化的核。最早由Jacot et al. [1] 在2018年发表于NIPS上。 NTK用来描述神经网络参数的训练过程。