Хотя сети Колмогорова-Арнольда (Kolmogorov-Arnold, KAN) обладают большой теоретической выразительностью, платой за это становится резкое увеличение числа параметров. Кроме того, KAN испытывают сложности с выявлением высокочастотных признаков в многомерных задачах.
Для решения этих проблем авторы статьи предлагают сети Колмогорова-Арнольда-Фурье (Kolmogorov-Arnold-Fourier Network, KAF), которые эффективно объединяют обучаемые случайные признаки Фурье (Random Fourier Features, RFF) и новый гибридный механизм активации GELU-Фурье для достижения баланса между эффективным числом параметров и способностью создавать спектральные представления.
Основная новизна работы заключается в: (1) объединении двухматричной структуры KAN через свойства ассоциации матриц для существенного уменьшения числа параметров; (2) введение обучаемых стратегий инициализации RFF для устранения спектральных искажений в многомерных задачах аппроксимации; (3) реализация адаптивной гибридной функции активации, которая постепенно улучшает частотное представление в процессе обучения.
Эксперименты авторов демонстрируют превосходство KAF в различных задачах, относящихся к областям компьютерного зрения, обработки естественного языка, обработки звука, а также в задаче решения дифференциальных уравнений
Хотя сети Колмогорова-Арнольда (Kolmogorov-Arnold, KAN) обладают большой теоретической выразительностью, платой за это становится резкое увеличение числа параметров. Кроме того, KAN испытывают сложности с выявлением высокочастотных признаков в многомерных задачах.
Для решения этих проблем авторы статьи предлагают сети Колмогорова-Арнольда-Фурье (Kolmogorov-Arnold-Fourier Network, KAF), которые эффективно объединяют обучаемые случайные признаки Фурье (Random Fourier Features, RFF) и новый гибридный механизм активации GELU-Фурье для достижения баланса между эффективным числом параметров и способностью создавать спектральные представления.
Основная новизна работы заключается в: (1) объединении двухматричной структуры KAN через свойства ассоциации матриц для существенного уменьшения числа параметров; (2) введение обучаемых стратегий инициализации RFF для устранения спектральных искажений в многомерных задачах аппроксимации; (3) реализация адаптивной гибридной функции активации, которая постепенно улучшает частотное представление в процессе обучения.
Эксперименты авторов демонстрируют превосходство KAF в различных задачах, относящихся к областям компьютерного зрения, обработки естественного языка, обработки звука, а также в задаче решения дифференциальных уравнений
This provided opportunity to their linked entities to offload their shares at higher prices and make significant profits at the cost of unsuspecting retail investors. Pavel Durov, a billionaire who embraces an all-black wardrobe and is often compared to the character Neo from "the Matrix," funds Telegram through his personal wealth and debt financing. And despite being one of the world's most popular tech companies, Telegram reportedly has only about 30 employees who defer to Durov for most major decisions about the platform. "There is a significant risk of insider threat or hacking of Telegram systems that could expose all of these chats to the Russian government," said Eva Galperin with the Electronic Frontier Foundation, which has called for Telegram to improve its privacy practices. The next bit isn’t clear, but Durov reportedly claimed that his resignation, dated March 21st, was an April Fools’ prank. TechCrunch implies that it was a matter of principle, but it’s hard to be clear on the wheres, whos and whys. Similarly, on April 17th, the Moscow Times quoted Durov as saying that he quit the company after being pressured to reveal account details about Ukrainians protesting the then-president Viktor Yanukovych. In this regard, Sebi collaborated with the Telecom Regulatory Authority of India (TRAI) to reduce the vulnerability of the securities market to manipulation through misuse of mass communication medium like bulk SMS.
from cn
