本博客主要翻译了Yuri Boykov and Vladimir Kolmogorov在2004年发表的改进最大流最小割算法用于计算机视觉的论文：An Experimental Comparison of Min-Cut/Max-Flow Algorithms for Energy Minimization in Vision 内容上参考了（好吧，我承认就是无耻的抄袭）博客：CV | Max F

学习了最近大热的KAN网络 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2404.19756 按我个人读论文的习惯总结了如下几点： 1，背景： 1）灵感来源：于Kolmogorov-Arnold表示定理，也就是多变量连续函数可以表示为一变量连续函数的有限组合。 2）MLPs的缺点：         （I）固定激活函数：MLPs在每个神经元上使用固定的激活函数，这限制了模型适应

目录 一、说明 二、KAN介绍  2.1 什么是 Kolmogorov-Arnold Networks （KAN）： 2.2 KAN 的秘诀，Splines！ 2.3 了解KAN工作的最简单方法 三、KAN的主要优点  四、KAN 的 Python 实现 （PyKAN）  4.1 创建数据集 4.2 输出（数据集可视化） 4.3 创建和训练 KAN 4.4 从模型中获取符号公式 4.5 计算

系列文章目录 第一部分 KAN的理解——数学背景 文章目录 系列文章目录前言KAN背后的数学原理：Kolmogorov-Arnold representation theorem 前言 这里记录我对于KAN的探索过程，每次会尝试理解解释一部分问题。欢迎大家和我一起讨论。 KAN tutorial KAN背后的数学原理：Kolmogorov-Arnold repres

MIT 最新的科尔莫戈洛夫-阿诺德网络（Kolmogorov-Arnold Network，KAN）简介 文章目录 一. 探索 AI 下一前沿：科尔莫戈洛夫-阿诺德网络（KAN）1.1 基础回顾：多层感知器（MLPs）1.2 引入科尔莫戈洛夫-阿诺德网络（KAN）1.3 神经网络架构的开创性变革 四. 参考文献 内容出自：https://medium.com/@isaakm

KAN: Kolmogorov-Arnold Networks 论文地址 代码地址 知乎上的讨论（看一下评论区更正） Abstract Inspired by the Kolmogorov-Arnold representation theorem, we propose Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) as promising alternati

1. Kolmogorov检验 数理统计复习笔记六——Pearson卡方拟合优度检验说明了 χ 2 \chi^2 χ2拟合优度检验，如果分点选的不是很好，可能会把两个有一定差别的分布检验为没有区别，而Kolmogorov检验则可避免其不足。 由于样本经验分布函数 F n ( x ) F_n(x) Fn​(x)(详见样本经验分布函数)是 F ( x ) F(x) F(x)的一个很好的估计，故当

In this article, I will derive the n n n-step transition matrix from Chapman–Kolmogorov equations. Before the derivation, we define P i j n = P ( X n + k = j ∣ X k = i ) P^{n}_{ij}=P(X_{n+k}=j|X_{k

Kolmogorov–Smirnov test：         柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验(以下简称K-S检验)是用累计次数或累计频率来判断两组数据之间是否存在显著差异的方法。它是将需要做统计分析的数据和另一组标准数据进行对比，求得它和标准数据之间的偏差的方法。Matlab中的两个函数调用： kstest：如kstest(x),x为一向量，则将检查x是否属于标准正态分布；其它调用形式见ma