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科尔莫戈洛夫－阿诺德卷积：设计原则与实证研究
本文探讨了 Kolmogorov-Arnold Networks 在计算机视觉领域的应用，提出了参数高效的设计和微调算法，并在图像分类和分割任务中取得了最新成果。
PDF3 days ago
有限基础的科尔莫哥洛夫 - 阿诺德网络：数据驱动和物理启发问题的域分解
使用有限基础 Kolmogorov-Arnold 网络（FBKANs）和域分解方法，可以通过在并行中训练多个小型网络来解决多尺度问题，得到对噪声数据和物理相关训练具有准确结果的科学机器学习方法。
PDF6 days ago
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。
PDF8 days ago
SigKAN: 基于加权签名的 Kolmogorov-Arnold 网络用于时间序列
我们提出了一种新颖的方法，利用可学习的路径签名和科尔莫哥洛夫 - 阿诺德网络（KANs）来增强多变量函数逼近能力。通过利用可学习的路径签名对 KANs 获得的值加权，我们增强了这些网络的学习能力，从而更全面、灵活地表示顺序和时间数据。通过研
PDF9 days ago
如何学习更多？探索科尔莫哥罗夫 - 阿诺德网络用于高光谱图像分类
本研究评估了 Kolmogorov-Arnold Networks（KANs）在复杂高光谱图像（HSI）数据分类中的有效性，并提出了一种利用 1D、2D 和 3D KANs 的混合架构，实验证明该 KAN 架构相比于多个基于 CNN 和 V
PDF12 days ago
基于表格数据的 Kolmogorov-Arnold 网络的基准研究
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
PDF14 days ago
rKAN: 理性 Kolmogorov-Arnold 网络
本研究探索了使用有理函数作为 Kolmogorov-Arnold 网络的基础函数，并提出了两种不同的方法，基于 Pade 逼近和有理 Jacobi 函数作为可训练的基础函数，建立了有理 KAN (rKAN)。然后，我们评估了 rKAN 在各
PDF14 days ago
以科尔莫戈洛夫 - 阿诺德网络（KANs）作为基于 IMU 的人体活动识别特征提取器的初步研究
本研究探讨了一种新颖的神经网络架构，Kolmogorov-Arnold Networks（KANs），作为传感器（特别是 IMU）人体活动识别（HAR）的特征提取器。通过在每个节点的边缘上进行表示为 B-SPLINES 的非线性计算，并在节
PDF18 days ago
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 performa
PDF21 days ago
fKAN：具有可训练雅可比基函数的分数阿诺德网络
该论文介绍了一种称为 Fractional Kolmogorov-Arnold Network（fKAN）的神经网络结构，它结合了 Kolmogorov-Arnold Networks（KANs）独特属性以及可训练的自适应分数正交 Jaco
PDF23 days ago
利用 KANs 提升深度库普曼算子发现
利用 KANs 和 MLP DNNs 进行了深度 Koopman 理论的比较，结果显示 KANs 在训练速度、参数效率和预测准确性方面都优于 MLP DNNs，表现出在深度 Koopman 理论发展中的潜力。
PDFa month ago
MLP 和 KAN 表示方法在微分方程和操作网络中的全面公正比较
KANs 被引入作为 MLP 的替代表征模型，本研究中，我们应用 KANs 构建了 PIKANs 和 DeepOKANs 用于解决正向和逆向微分方程问题，与基于标准 MLP 表征的 PINNs 和 DeepONets 进行对比，发现虽然基于
PDFa month ago
U-KAN 为医学图像分割和生成提供了强大的骨干
我们通过将 KAN 层整合到中间表示中，探索了 Kolmogorov-Arnold 网络（KANs）在改进视觉任务的骨干网络中的潜力，并证明了 U-KAN 在医学图像分割中的优越性。
PDFa month ago
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-KA
PDFa month ago
ReLU-KAN: 仅需矩阵加法、点乘和 ReLU 的新型 Kolmogorov-Arnold 网络
该论文介绍了一种新颖的 ReLU-KAN 实现，通过采用 ReLU 和逐元素乘法简化了 KAN 的基函数设计，并优化了计算过程，提高了 CUDA 计算的效率。实验结果表明，与传统的 KAN 相比，ReLU-KAN 在具有 4 层网络的情况下
PDFa month ago
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 ML
PDF2 months ago
基于 KAN 的物理信息神经网络在 EMI/EMC 模拟中的探究
利用物理信息神经网络（PINNs）技术，特别是科尔莫戈洛夫 - 阿诺德网络（KANs），探索在电磁干扰（EMI）仿真中应用的可行性，通过使用人工智能驱动的解决方案来替代冗长复杂的全波数值模拟，为低能耗和可行的计算能力的绿色 EMI 仿真工作
PDF2 months ago
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
PDF2 months ago
Kolmogorov-Arnold 网络是径向基函数网络
这篇简短论文是关于用高斯径向基函数很好地近似 Kolmogorov-Arnold 网络（KANs）中使用的 3 阶 B 样条的快速概念验证。通过这样做，得到了 FastKAN，这是一种比 KAN 更快速的径向基函数网络。
PDF2 months ago
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
PDF2 months ago