Machine learningDeep Learning, Neural Network Architectures, Approximation Theory
Kolmogorov-Arnold Networks
Kolmogorov-Arnold Networks (KAN)는 2024년 Liu 등이 소개한 신경망 아키텍처로, 엣지에 학습 가능한 단변수 함수를 사용하여 선형 변환을 대체합니다. Kolmogorov-Arnold 표현 정리에 영감을 받은 KAN은 기존 MLP보다 적은 파라미터로 우수한 함수 근사를 달성하며, 효율성 증대와 해석력 향상 가능성을 제공합니다.
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출처
- 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 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). KAN: Kolmogorov-Arnold Networks. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/deep-learning/kolmogorov-arnold-networks
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