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Hace 3 días · Together with the war between Kublai Khan and Ariq Böke, Berke and Hulagu set the precedents that was repeated in the form of further wars between Mongol khanates and even inside the khanates, such as the conflicts between Abaqa and Baraq in 1270, Kaidu and Kublai Khan in the 1270s and 1280s, Toqta and Nogai in the late 1290s, and the war between Duwa and Chapar in the early 14th century.
- 1262
- Inconclusive, Fragmentation of the empire
- Caucasus Mountains, eastern Khorasan
Hace 5 días · His other daughter, Maria Palaiologina, married Abaqa Khan, who was the ruler of Ilkhanid Persia. These marriages strategically linked the Byzantine Empire with powerful Mongol states, reflecting Michael’s diplomatic efforts to secure alliances across the region, bolstering Byzantine influence and security through marital ties with ...
Hace 4 días · The Mongolic leader Abaqa Khan sent a delegation of 13–16 to the Second Council of Lyon (1274), which created a great stir, particularly when their leader 'Zaganus' underwent a public baptism. A joint crusade was announced in line with the Franco-Mongol alliance but did not materialize because Pope Gregory X died in 1276.
Hace 6 días · 总之，KANs 是 MLPs 有希望的替代品，为进一步改进依赖于 MLPs 的当今深度学习模型开辟了机会。 1 引言. 多层感知机（MLPs） [1, 2, 3]，也称为全连接前馈神经网络，是当今深度学习模型的基础构建块。 MLPs 的重要性不言而喻，因为它们是机器学习中用于逼近非线性函数的默认模型，其表达能力由普适逼近定理 [3]保证。 然而，MLPs 是否是我们可以构建的最佳非线性回归器呢？ 尽管 MLPs 的使用普遍，但它们有着显著的缺点。 例如，在变压器 [4]中，MLPs 几乎消耗所有非嵌入参数，并且通常在没有后续分析工具 [5]的情况下（相对于注意力层）不太可解释。 我们提出了 MLPs 的一个有希望的替代方案，称为科尔莫戈洛夫-阿诺德网络（KANs）。
Hace 5 días · 该定义指出学习一个高维函数等价于学习多项式数量的一维函数。 然而由于这些需要学习的一维函数可能是非光滑的，因此在实践中通常认为该定理不适用于深度学习。 注意到原始的柯尔莫哥洛夫-阿诺德表示定理只有两层非线性层和 2n + 1 项隐藏层单元，若将该网络推广到任意宽度和深度时，可以缓解一维函数的学习困难。 （2）KAN的网络结构. 一个具有 nin 维输入、 nout 维输出的 KAN 层定义为： KAN 网络是 L 个 KAN 层的组合： KAN(x) = (ΦL − 1 ∘ ΦL − 2 ∘ ⋯ ∘ Φ1 ∘ Φ0)x. 原始的柯尔莫哥洛夫-阿诺德表示定理可以视为 L = 2 时的 KAN 网络，其神经元的数量为 [n, 2n + 1, 1] 。
Hace 5 días · 「KAN」（Kolmogorov-Arnold Network）は、ニューラルネットワーク（NN）の新しい形であり、これまでの代表的なNNアーキテクチャである「MLP」（Multi-Layer Perceptron、多層パーセプトロン）とは異なります。 MLPでは、入力された数字を変換して出力しますが、点（ニューロン）とそれらを繋ぐ線（エッジ）で複雑に構成されたネットワークを通過しながら変換していきます。 通常、ニューロンからの情報をエッジで重みによる掛け算を行い、次のニューロンで足し合わせて活性化関数で変換を行い、次のニューロンへと出力します。 MLPでは活性化関数はニューロンに置いてありますが、KANではニューロン同士をつなぐエッジに活性化関数を配置しています。
Hace 3 días · Address. Al-Hammamat Al-Tunisyya Street Aqaba, 77110 Jordan Opens new tab. Arrival Time. Check-in 3 pm →. Check-out 12 pm. City center access near Gulf of Aqaba beaches. Find us at the heart of Aqaba's business district, five minutes from the city center and adjacent to Aqaba Park.
