揭示Transformer重要缺陷！北大提出傅里叶分析神经网络FAN，填补周期性特征建模缺陷

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点击蓝字 关注我们 关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID ｜ 计算机视觉研究院 学习群 ｜ 扫码在主页获取加入方式 论文链接： https://arxiv.org/pdf/2410.02675.pdf 代码链接： https://github.com/YihongDong/FAN 论文标题：FAN: Fourier Analysis Networks 计算机视觉研究院专栏 Column of Computer Vision Institute 本文的通讯作者是北京大学计算机学院长聘教授李戈。第一作者：董益宏，北京大学计算机学院 22 级博士生，曾在 ISSTA、FSE、ACL、NeurIPS、TOSEM 等 CCF-A 类 / SCI 一区国际顶级会议和期刊上发表 11 篇学术论文。 周期性现象广泛存在，深刻影响着人类社会和自然科学。作为最重要的基本特性之一，许多规律都显式或隐式地包含周期性，例如天文学中的行星运动、气象学中的季节变化、生物学中的昼夜节律、经济学中的商业周期、物理学中的电磁波以及数学运算和逻 ………………………………