rKAN: 理性 Kolmogorov-Arnold 网络

 原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。

本研究探索了使用有理函数作为 Kolmogorov-Arnold 网络的基础函数，并提出了两种不同的方法，基于 Pade 逼近和有理 Jacobi 函数作为可训练的基础函数，建立了有理 KAN (rKAN)。然后，我们评估了 rKAN 在各种深度学习和物理推断任务中的性能，以证明其在函数逼近中的实用性和有效性。

该论文研究了18种不同的多项式在Kolmogorov-Arnold网络模型中的潜在应用，作为传统样条方法的替代。研究发现Gottlieb-KAN模型在复杂任务中表现最佳，但需要进一步分析和调整多项式在更复杂数据集上的表现。

Gottlieb-KAN模型 Kolmogorov-Arnold网络模型 复杂数据集 多项式 样条方法
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