NC17 最长回文子串

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分类专栏： C&C++ 文章标签： 动态规划 c++ leetcode
于 2022-02-13 11:32:38 首次发布
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本文介绍了如何利用动态规划方法解决LeetCode上的NC17题——找到字符串中最长的回文子串。通过详细解析示例1、示例2和示例3，阐述了C++实现的解决方案。

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示例1

输入：
"ababc"
返回值：
3
说明：
最长的回文子串为"aba"与"bab"，长度都为3

示例2

输入：
"abbba"
返回值：
5

示例3

输入：
"b"
返
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Kolmogorov–Arnold Networks （KAN） 即将改变 AI 世界
gongdiwudu的专栏
06-06 3285
在人工智能中，多层感知器（MLP）是基石，其神经架构塑造了无数应用的格局。然而，Kolmogorov-Arnold Networks（KAN）试图通过重新构想神经元在神经网络中工作的本质来突破这一基础。
改进KAN模型Pytorch完整源码，Kolmogorov-Arnold Networks
07-25
改进KAN模型Pytorch完整源码，Kolmogorov-Arnold Networks Kolmogorov-Arnold Networks (KAN) 使用 Chebyshev polynomials 替换 B-splines. class MNISTChebyKAN(nn.Module): def __init__(self): super(MNISTChebyKAN, self).__init__() self.chebykan1 = ChebyKANLayer(28*28, 32, 4) self.ln1 = nn.LayerNorm(32) # To avoid gradient vanishing caused by tanh self.chebykan2 = ChebyKANLayer(32, 16, 4) self.ln2 = nn.LayerNorm(16) self.chebykan3 = ChebyKANLayer(16, 10, 4) def
KAN Convolutions （KAN卷积）的Pytorch实现
05-22
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。
2025年最好创新的KAN网络模型python代码全合集
2510_91195931的博客
04-12 1329
于此，笔者整理了KAN网络模型的python代码全合集，该代码质量优异，注释清晰，配备了KAN网络的原文解读和使用说明，适合新手学习，并且在此基础上进行二创，适合所有科研人员。同时，KAN网络具有更快的神经缩放定律，即随着模型规模的增加，性能提升速度更快。这些可学习的激活函数位于网络的边上，而不是节点（神经元）上，使得每个权重都是一个独立的函数，从而提高了网络的灵活性和表达能力。在KAN网络中，B样条函数被用作可学习的激活函数，通过调整B样条的系数和节点位置，可以灵活地逼近各种复杂的函数形式。
【KAN】KAN神经网络学习训练营(1)——你好KAN！
2303_77200324的博客
03-18 2107
KAN神经网络（Kolmogorov–Arnold Networks）是一种基于Kolmogorov-Arnold表示定理的新型神经网络架构。该定理指出，任何多元连续函数都可以表示为有限个单变量函数的组合。与传统多层感知机（MLP）不同，KAN通过可学习的激活函数和结构化网络设计，在函数逼近效率和可解释性上展现出潜力。
KAN: Kolmogorov–Arnold Networks——科莫哥洛夫-阿诺德网络
Together_CZ的博客
01-26 996
KAN:Kolmogorov–ArnoldNetworks——科莫哥洛夫-阿诺德网络
论文解读：KAN: Kolmogorov–Arnold Networks
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五一假期刚开始没两天的时候，刷到了一篇火遍国内外AI圈的论文，叫做 KAN: Kolmogorov–Arnold Networks , 尤其国内某些科技媒体铺天盖地的宣传更是让我提起了兴趣，在假期结束之前，抽个空读一下看看是怎么个事。读了之后发现，仅仅只是高数、线代和概率论这些数学知识是看不懂的，最好还需要了解一点数分方面的知识，反正我是借助了ChatGPT才能勉强看完，这里我就从一个简单的科普...
KAN: Kolmogorov–Arnold Networks
qq_22583741的博客
05-28 1655
受柯尔莫戈罗夫-阿诺德表示定理的启发，我们提出了柯尔莫戈罗夫-阿诺德网络（KANs），作为多层感知器（MLPs）的有前途的替代方案。与 MLPs 的节点（“神经元”）上具有固定的激活函数不同，KANs 的边（“权重”）上具有可学习的激活函数。KANs 完全没有线性权重——每个权重参数都被一个参数化为样条的单变量函数所取代。我们展示了这个看似简单的改变使得 KANs 在准确性和可解释性方面优于 MLPs。
KAN：Kolmogorov–Arnold Networks
通街是密人有的博客
05-06 3915
受Kolmogorov-Arnold表示定理的启发，我们提出Kolmogorov-Arnold网络(KAN)作为多层感知器(MLP)的有前途的替代品。MLP在节点(“神经元”)上有固定的激活函数，而KAN在边缘(“权重”)上有可学习的激活函数。kan根本没有线性权重——每个权重参数都被参数化为样条的单变量函数所取代。我们表明，这个看似简单的改变使得KAN在准确性和可解释性方面优于MLP。就准确性而言，在数据拟合和PDE求解方面，更小的KAN可以达到与更大的MLP相当或更好的准确性。
KAN: Kolmogorov-Arnold Networks (arXiv 2024)
Jurio的博客
07-10 2892
【KAN原论文阅读笔记】受Kolmogorov-Arnold表示定理的启发，作者提出Kolmogorov-Arnold Networks（KAN）作为多层感知器（MLPs）的有前途的替代方案。MLP 在节点（“神经元”）上具有固定的激活函数，但 KAN 在边缘（“权重”）上具有可学习的激活函数。KAN 没有线性权重：每个权重参数都被参数化为一个样条线的单变量函数。作者发现，这个看似简单的变化使得 KAN 在准确性和可解释性方面优于 MLP。
论文分享：Kolmogorov-Arnold Networks(KANs)
qq_73466997的博客
07-15 1592
Kolmogorov-Arnold Networks(KANs)是一种可能代替MLP的网络结构，详细介绍了KANs的原理、代码和相关知识点，同时给出了详细的注释代码。
Kolmogorov-Arnold Network (KAN) 的高效Pytorch实现
05-06
Kolmogorov-Arnold Network (KAN) 的高效Pytorch实现 原始实现的性能问题主要是因为它需要扩展所有中间变量来执行不同的激活函数。 对于具有输入和输出的层，原始实现需要将输入扩展为具有形状的张量来执行激活函数...
【论文阅读】KAN: Kolmogorov–Arnold Networks（2024）
Glass_Gun的博客
08-27 1481
KANs的提出：作者基于Kolmogorov-Arnold表示定理提出了KANs，作为多层感知器（MLPs）的替代品。与MLPs在节点上使用固定的激活函数不同，KANs在边（权重）上使用可学习的激活函数，即每个权重参数被一个一元函数替代，该函数以样条的形式参数化。理论基础：论文回顾了Kolmogorov-Arnold表示定理，并展示了如何将其应用于设计KAN架构。KANs的数学基础和表达能力得到了理论保证，包括与现有近似和泛化理论的关联。
KAN: KOLMOGOROV–ARNOLD NETWORKS kan网络
01-12
### Kolmogorov-Arnold Networks (KAN网络) 概念 柯尔莫哥洛夫-阿诺德网络(KAN)是一种基于柯尔莫哥洛夫-阿诺德表示定理的人工神经网络架构，旨在提供一种新的函数逼近方法[^1]。该理论表明任何连续多元函数都可以被...
TKAN: 时间序列预测的神经网络架构
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gitblog_00882的博客
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TKAN: 时间序列预测的神经网络架构 TKAN TKAN: Temporal Kolmogorov-Arnold Networks 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tk/TKAN ...
论文阅读KAN: Kolmogorov–Arnold Networks
wwimhere的博客
06-09 2230
学习了最近大热的KAN网络。
KAN：科尔莫戈洛夫-阿诺德网络 KAN: Kolmogorov-Arnold Networks
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05-03 9713
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2404.19756代码：https://github.com/KindXiaoming/pykan受科尔莫戈洛夫-阿诺德表示定理的启发，我们提出了科尔莫戈洛夫-阿诺德网络（KANs）作为多层感知器（MLPs）的有希望的替代方案。虽然MLPs在节点（“神经元”）上有固定的激活函数，但KANs在边缘（“权重”）上有可学习的激活函数。KANs根本没有线性权重 - 每个权重参数都被替换为参数化为样条的单变量函数。我们展示了这个看似简单的改变使得KANs在准确性
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