本家Examplesで知る、新たなニューラルネットワーク『KAN』の威力 - Qiita

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本家Examplesで知る、新たなニューラルネットワーク『KAN』の威力 - Qiita

文中の図は理がない限り、原論文あるいはドキュメントからの引用です。 KANってなに？ KAN（Kolmogorov-... 文中の図は理がない限り、原論文あるいはドキュメントからの引用です。 KANってなに？ KAN（Kolmogorov-Arnold Networks）は2024年4月30日にプレプリント公開サイトarXivに投稿された論文にて提案された従来のMLPとは異なる新たなニューラルネットワーク構造です。1 コルモゴロフ・アーノルド表現定理（Kolmogorov-Arnold representation theorem）に基づいて設計されており、非線形な活性化関数そのものを直接学習することから、パラメータ効率が良く、学習結果の解釈可能性が高いことが特徴です。上の画像は$x, y$を入力として$\exp(\sin(\pi x)+y^2)$を正解として学習させるケースを示した図ですが、元の関数の関係性がそのまま活性化関数の形状として学習され現れていることが読み取れます。コルモゴロフ・アーノルド表

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