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Kolmogorov-Arnold Networks
Kolmogorov-Arnold Networks (KAN) is a neural network architecture introduced by Liu et al. in 2024 that replaces linear transformations with learned univariate functions on edges. Inspired by the Kolmogorov-Arnold representation theorem, KAN achieves superior function approximation with fewer parameters than traditional MLPs, offering potential efficiency gains and improved interpretability.
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KAN: Kolmogorov-Arnold Networks
分类方法记录 · ml-model / deep-learning
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