Jun, 2024

基于表格数据的 Kolmogorov-Arnold 网络的基准研究

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TL;DR本文在真实的表格式数据集上进行了 Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) 和 Multi-Layer Perceptrons (MLPs) 的基准测试研究，结果显示 KANs 在处理复杂数据时表现出色，但相较于可比较大小的 MLPs，其计算成本较高。
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发现论文，激发创造
  • KAN：科尔莫哥洛夫－阿诺德网络

    Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) are proposed as alternatives to Multi-Layer Perceptrons (MLPs), outperforming them in terms of accuracy and interpretability, while possessing faster neural scaling laws; KANs have potential to improve current deep learning models.

    Apr, 2024

  • Kolmogorov-Arnold 网络（KANs）用于时间序列分析

    通过将 Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) 应用于时间序列预测，利用它们的自适应激活函数来增强预测建模能力。证明了在实际卫星流量预测任务中，KANs 相对于传统的多层感知机 (MLPs) 能够以更准确的结果和更少的可学习参数提供更好的性能。此外，还对 KAN-specific 参数的影响进行了深入研究，为自适应预测模型开辟了新的途径，强调了 KANs 作为强大预测分析工具的潜力。

    May, 2024

  • 展示科尔莫戈洛夫 - 阿诺德网络在视觉任务中的效力

    我们通过对 MNIST、CIFAR10 和 CIFAR100 数据集进行多次试验，使用批量大小为 32，证明了 Kolmogorov-Arnold Network（KAN）在视觉任务中的有效性。研究结果表明，KAN 在 CIFAR10 和 CIFAR100 上优于 MLP-Mixer，但稍逊于最先进的 ResNet-18。本研究揭示了 KAN 在图像分类任务中的潜力，并提出了进一步改进其性能的方向。

    Jun, 2024

  • KAGNNs: Kolmogorov-Arnold 网络遇上图学习

    最近几年，图神经网络 (GNNs) 成为学习节点和图表示的事实上的工具，该论文比较了 KANs 与 MLPs 在图学习任务中的性能，结果表明在分类任务方面两者相当，但在图回归任务上，KANs 具有明显优势。

    Jun, 2024

  • 平滑的科尔莫戈洛夫・阿诺德网络启用结构知识表征

    研究使用具有固定网络拓扑结构的 Kolmogorov-Arnold 网络（KAN）作为传统多层感知器（MLP）架构的高效可解释替代方法，探讨了 KAN 中平滑性的相关性，并提出了在特定函数类中，具有平滑且结构知情的 KAN 可以达到与 MLP 相等的效果，从而减少训练所需的数据，并降低生成虚假预测的风险，从而提高计算生物医学模型的可靠性和性能。

    May, 2024

  • 卷积科尔莫哥洛夫 - 阿诺德网络

    这篇论文提出了卷积科尔莫戈洛夫 - 阿诺德网络（Convolutional KANs），这是标准卷积神经网络（CNN）的一种创新替代方法，我们将科尔莫戈洛夫 - 阿诺德网络（KANs）中的非线性激活函数集成到卷积中，构建出一个新的层。我们在 MNIST 和 Fashion-MNIST 基准测试中对 Convolutional KANs 的性能进行了实证验证，表明这种新方法在准确性方面保持了类似水平，同时只使用了一半的参数。这种参数量的显著减少打开了推进神经网络架构优化的新途径。

    Jun, 2024

  • KAN 在计算机视觉中的适用性：初步调查

    Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) are evaluated for visual modeling in image recognition tasks, comparing their performance and efficiency with conventional models, highlighting their potential and areas for further research.

    Jun, 2024

  • TKAN: 时间 Kolmogorov-Arnold 网络

    基于 Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) 和 Long Short-Term Memory (LSTM) 的启发，我们提出了一种新的神经网络架构，Temporal Kolomogorov-Arnold Networks (TKANs)，通过整合两种网络，TKANs 在具备记忆管理的 Recurring Kolmogorov-Arnold Networks (RKANs) 层中实现了多步时间序列预测，并提供了对复杂序列模式处理的改进，为超前预测领域的进展提供了显著潜力。

    May, 2024

  • 时间序列的科尔莫戈洛夫 - 阿诺德网络：预测能力与可解释性之间的桥梁

    Kolmogorov-Arnold Networks (KAN) 是 MIT 团队最近提出的一种划时代的模型，提供了一种具有改变游戏规则潜力的创新方法。本文探讨了 KAN 在时间序列预测中的应用，并提出了两个变体：T-KAN 和 MT-KAN。实验证实了这些方法的有效性，证明了它们在时间序列预测任务中显著优于传统方法，不仅提高了预测准确性，还改善了模型的可解释性。

    Jun, 2024

  • 图科尔莫戈洛夫 - 阿诺德网络

    我们引入了图科尔莫哥洛夫 - 阿诺德网络（GKAN），一种创新的神经网络架构，它扩展了最近提出的科尔莫哥洛夫 - 阿诺德网络（KAN）的原理，用于图结构化数据。通过采用 KAN 的独特特性，尤其是使用可学习的单变量函数而不是固定线性权重，我们为基于图的学习任务开发了一个强大的模型。

    Jun, 2024