具有可解释性的Kolmogorov-Arnold网络中的公平性与利用率权衡

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

本研究解决了在6G无线网络中用户传输功率分配的公平性与网络利用率之间的矛盾，提出了一种新的利用Kolmogorov-Arnold网络(KANs)的机器学习模型，旨在优化$\alpha$-公平性。通过对问题的深入分析和两个算法的提出，我们的研究显示KANs在动态环境中能够有效平衡公平性与推理成本，表现出显著的应用潜力。

本研究提出了一种新型机器学习模型，利用Kolmogorov-Arnold网络(KANs)优化6G无线网络中用户传输功率的公平性与网络利用率，展示了在动态环境中有效平衡的潜力。

6G无线网络 Kolmogorov-Arnold网络 传输功率 公平性 机器学习
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