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Kolmogorov-Arnold Fourier Networks
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内容提要
该研究提出了科尔莫戈罗夫-阿诺德-傅里叶网络（KAF），旨在解决高维任务中的参数爆炸和高频特征捕捉问题。KAF通过集成可训练的随机傅里叶特征和混合GELU-傅里叶激活机制，提高了参数效率和频谱表示能力。实验证明其在视觉、自然语言处理和音频处理等领域的表现优于现有方法。
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关键要点
- 科尔莫戈罗夫-阿诺德可解释网络（KAN）在高维任务中面临参数爆炸和高频特征捕捉问题。
- 提出了科尔莫戈罗夫-阿诺德-傅里叶网络（KAF）来解决这些问题。
- KAF通过集成可训练的随机傅里叶特征和混合GELU-傅里叶激活机制，提高了参数效率和频谱表示能力。
- 实验证明KAF在视觉、自然语言处理和音频处理等领域的表现优于现有方法。
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