Machine learningDeep Learning, Neural Network Architectures, Approximation Theory
Kolmogorov-Arnold Networks
Kolmogorov-Arnold Networks (KAN)は、2024年にLiuらが発表したニューラルネットワークアーキテクチャであり、線形変換をエッジ上の学習可能な単変量関数に置き換えるものです。Kolmogorov-Arnold表現定理に触発されたKANは、従来のMLPよりも少ないパラメータで優れた関数近似を達成し、潜在的な効率向上と解釈可能性の改善をもたらします。
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出典
- 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 ↗
このページの引用方法
ScholarGate. (2026, June 3). KAN: Kolmogorov-Arnold Networks. ScholarGate. https://scholargate.app/ja/deep-learning/kolmogorov-arnold-networks
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