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基于贝叶斯高阶ReLU KAN的不确定性量化
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究探讨Kolmogorov-Arnold网络中的不确定性量化，特别是高阶ReLU KAN，以提升贝叶斯方法的计算效率。该方法普适，能同时获取认识性和随机性不确定性，适用于其他基函数，并通过测试验证了其识别功能依赖关系的能力。
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关键要点
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本研究探讨Kolmogorov-Arnold网络中的不确定性量化问题。
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重点关注高阶ReLU KAN，以提高贝叶斯方法的计算效率。
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提出的方法具有普适性，能够同时获取认识性和随机性不确定性。
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该方法可推广到其他基函数。
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通过一系列闭合测试验证了方法的有效性，包括对一维函数和随机偏微分方程的应用。
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展示了该方法在识别功能依赖关系方面的能力。
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