kan kan

wwwwwwwwww111 2005-03-18 01:37:31
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<title>Login.jsp</title>
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<center>
WorkLog.net
</font>
<hr width=750 size=1 color=black>
<form name=form1 method=post action=Login>
<table>
<tr>
<td>
<font color=yellow>
User ID:
</font>
</td>
<td><input type=text name=text1 size=30></td>
</tr>
<tr></tr>
<tr></tr>
<tr></tr>
<tr></tr>
<tr>
<td>
<font color=yellow>
Password:
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</td>
<td>
<input type=password name=password1 size=30>
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</tr>
<tr></tr>
<tr></tr>
<tr>
<td></td>
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<input type=submit value=搊榐 class=button1>
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Copyrights© 2004-2005 DCE All Rights Reserved.
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String aa = (String)session.getAttribute("aa");
if(aa != null){
out.println("<script>alert('搊榐 Error!!')</script>");
out.println("<script language=\"JavaScript\">form1.text1.focus()</script>");
session.setAttribute("aa",null);
}
%>
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OnlyFor_love 2005-03-18
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楼主你到底有什么问题
xinghunhun 2005-03-18
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WorkLog.net
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Copyrights© 2004-2005 DCE All Rights Reserved.
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String aa = (String)session.getAttribute("aa");
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out.println("<script language=\"JavaScript\">form1.text1.focus()</script>");
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jFresH_MaN 2005-03-18
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什么问题？
Kan网络pytorch的实现KAN网络通过将权重参数替换为可学习的单变量函数
权重替换：KAN网络通过将权重参数替换为可学习的单变量函数，提高了网络的性能和可解释性。这种设计使得KAN网络在准确性和可解释性方面优于传统的多层感知器（MLP）。 激活函数位置：与传统的MLP不同，KAN网络中的激活函数位于网络的“边”（即权重）上，而不是节点上。这使得KAN网络能够更灵活地调整每个连接上的激活函数，从而提高模型的表示能力。 非线性核函数：KAN网络可以使用非线性核函数来替代MLP“边”上的线性函数，进一步增强了模型的非线性处理能力。 逼近精度：KAN网络可以设定细粒度的结点（Knot）来提高逼近精度，这使得KAN网络在处理复杂任务时能够获得更高的准确度。 KAN网络的数学理论基础主要来自于Kolmogorov-Arnold表示定理。该定理指出，任意一个多变量连续函数都可以表示为有限数量的单变量连续函数的两层嵌套加法的形式。KAN网络正是基于这一定理，通过将多元函数的学习转化为对一组单变量函数的学习，提高了模型的表达能力和计算效率。
Kan网络pytorch的实现
权重替换：KAN网络通过将权重参数替换为可学习的单变量函数，提高了网络的性能和可解释性。这种设计使得KAN网络在准确性和可解释性方面优于传统的多层感知器（MLP）。 激活函数位置：与传统的MLP不同，KAN网络中的激活函数位于网络的“边”（即权重）上，而不是节点上。这使得KAN网络能够更灵活地调整每个连接上的激活函数，从而提高模型的表示能力。 非线性核函数：KAN网络可以使用非线性核函数来替代MLP“边”上的线性函数，进一步增强了模型的非线性处理能力。 逼近精度：KAN网络可以设定细粒度的结点（Knot）来提高逼近精度，这使得KAN网络在处理复杂任务时能够获得更高的准确度。 KAN网络的数学理论基础主要来自于Kolmogorov-Arnold表示定理。该定理指出，任意一个多变量连续函数都可以表示为有限数量的单变量连续函数的两层嵌套加法的形式。KAN网络正是基于这一定理，通过将多元函数的学习转化为对一组单变量函数的学习，提高了模型的表达能力和计算效率。
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KAN是当前网络结构的主要潮流 这里是基于Pytorch实现的KAN卷积网络的结构 该项目将 Kolmogorov-Arnold 网络 （KAN） 创新架构的理念扩展到卷积层，将卷积的经典线性变换更改为每个像素中可学习的非线性激活。
深度学习 KAN 最新发布论文
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是一个基于深度学习的人工智能聊天机器人，它采用了深度学习技术和大规模语言模型训练，能够模拟人类的对话方式，通过语音。与传统的MLP架构截然不同，且能用更少的参数在数学、物理问题上取得更高精度。在函数拟合、偏微分方程求解，甚至处理凝聚态物理方面的任务都比MLP效果要好。 而在大模型问题的解决上，KAN天然就能规避掉灾难性遗忘问题，并且注入人类的习惯偏差或领域知识非常容易。从数学定理方面来看，MLP的灵感来自于通用近似定理，即对于任意一个连续函数，都可以用一个足够深的神经网络来近似。 而KAN则是来自于 Kolmogorov-Arnold 表示定理 (KART)，每个多元连续函数都可以表示为单变量连续函数的两层嵌套叠加。从数学定理方面来看，MLP的灵感来自于通用近似定理，即对于任意一个连续函数，都可以用一个足够深的神经网络来近似。 而KAN则是来自于 Kolmogorov-Arnold 表示定理 (KART)，每个多元连续函数都可以表示为单变量连续函数的两层嵌套叠加。
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