<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom"><channel><title>Math Theory on 中文AI术语词典</title><link>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/tags/math-theory/</link><description>Recent content in Math Theory on 中文AI术语词典</description><generator>Hugo</generator><language>zh-cn</language><lastBuildDate>Sat, 18 Jul 2026 11:44:45 +0000</lastBuildDate><atom:link href="https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/tags/math-theory/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>柯尔莫哥洛夫-阿诺德网络</title><link>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/kolmogorovarnold_networks/</link><pubDate>Sat, 18 Jul 2026 11:23:29 +0000</pubDate><guid>https://terms-en.ai-term-hub.com/zh/terms/kolmogorovarnold_networks/</guid><description>&lt;h2 id="definition">Definition&lt;/h2>
&lt;p>柯尔莫哥洛夫-阿诺德网络（KANs）是一类受柯尔莫哥洛夫-阿诺德表示定理启发的新型神经网络。该定理指出任何多元连续函数都可以表示为有限个一元连续函数的复合。与传统神经网络在连接上使用固定激活函数不同，KANs将可学习的激活函数放置在神经网络的边上，从而提高了可解释性和样本效率。&lt;/p>
&lt;h3 id="summary">Summary&lt;/h3>
&lt;p>基于柯尔莫哥洛夫-阿诺德表示定理的神经网络架构，提供了多层感知器的替代方案。&lt;/p>
&lt;h2 id="key-concepts">Key Concepts&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>柯尔莫哥洛夫-阿诺德定理&lt;/li>
&lt;li>可学习激活函数&lt;/li>
&lt;li>科学机器学习&lt;/li>
&lt;li>函数逼近&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="use-cases">Use Cases&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>物理信息神经网络&lt;/li>
&lt;li>符号回归&lt;/li>
&lt;li>高精度函数逼近&lt;/li>
&lt;/ul>
&lt;h2 id="related-terms">Related Terms&lt;/h2>
&lt;ul>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/multi_layer_perceptron-%E5%A4%9A%E5%B1%82%E6%84%9F%E7%9F%A5%E5%99%A8/">multi_layer_perceptron (多层感知器)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/neural_operators-%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%AE%97%E5%AD%90/">neural_operators (神经算子)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/symbolic_regression-%E7%AC%A6%E5%8F%B7%E5%9B%9E%E5%BD%92/">symbolic_regression (符号回归)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;li>&lt;a href="https://terms-en.ai-term-hub.com/en/terms/function_approximation-%E5%87%BD%E6%95%B0%E9%80%BC%E8%BF%91/">function_approximation (函数逼近)&lt;/a>&lt;/li>
&lt;/ul></description></item></channel></rss>