重新思考 KAN 中神经元的功能
原文中文,约300字,阅读约需1分钟。发表于: 。在该研究中,我们通过测试传统的 Kolmogorov-Arnold Networks(KANs)中的多元函数,发现将求和函数替换为平均函数能够显著提高性能,并且对训练的稳定性有积极影响。
该论文介绍了一种名为Convolutional KANs的新型卷积神经网络方法,通过将非线性激活函数集成到卷积中,准确性与传统方法相当,但参数数量减少一半,为神经网络架构优化提供了新途径。
在该研究中,我们通过测试传统的 Kolmogorov-Arnold Networks(KANs)中的多元函数,发现将求和函数替换为平均函数能够显著提高性能,并且对训练的稳定性有积极影响。
该论文介绍了一种名为Convolutional KANs的新型卷积神经网络方法,通过将非线性激活函数集成到卷积中,准确性与传统方法相当,但参数数量减少一半,为神经网络架构优化提供了新途径。