KAGNNs: Kolmogorov-Arnold 网络遇上图学习

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

最近几年，图神经网络 (GNNs) 成为学习节点和图表示的事实上的工具，该论文比较了 KANs 与 MLPs 在图学习任务中的性能，结果表明在分类任务方面两者相当，但在图回归任务上，KANs 具有明显优势。

该论文介绍了一种名为Convolutional KANs的创新卷积神经网络替代方法，通过将非线性激活函数集成到卷积中，准确性与标准卷积神经网络相当，但参数量减少一半，为神经网络架构优化提供新途径。

Convolutional KANs 卷积神经网络 参数量减少 神经网络架构优化 非线性激活函数
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