कोल्मोगोरोव-अर्नोल्ड नेटवर्क (KAN)
कोल्मोगोरोव-अर्नोल्ड नेटवर्क (KAN) एक तंत्रिका नेटवर्क वास्तुकला है जिसे 2024 में लियू एट अल. द्वारा प्रस्तुत किया गया था, जो किनारों पर सीखी गई एकात्मक फलनों (univariate functions) के साथ रैखिक परिवर्तनों को प्रतिस्थापित करती है। कोल्मोगोरोव-अर्नोल्ड प्रतिनिधित्व प्रमेय से प्रेरित होकर, KAN पारंपरिक MLP की तुलना में कम मापदंडों के साथ बेहतर फलन सन्निकटन (function approximation) प्राप्त करता है, जो संभावित दक्षता लाभ और बेहतर व्याख्यात्मकता (interpretability) प्रदान करता है।
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स्रोत
- Liu, Z., Wang, Y., Vaidya, S., Ruehle, F., Halverson, J., Soljačić, M., Hou, T. Y., & Tegmark, M. (2024). KAN: Kolmogorov-Arnold Networks. arXiv preprint arXiv:2404.19756. link ↗
इस पृष्ठ का उद्धरण कैसे दें
ScholarGate. (2026, June 3). KAN: Kolmogorov-Arnold Networks. ScholarGate. https://scholargate.app/hi/deep-learning/kolmogorov-arnold-networks
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