SpectralKAN: 霍尔莫斯彭－阿诺德网络用于高光谱图像变化检测
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。使用深度学习方法，我们提出了一种名为 SpectralKAN 的光谱 Kolmogorov-Arnold 网络，用于高光谱图像变化检测（HSIs-CD），通过多变量连续函数及激活函数组合进行特征提取和分类，并成功验证了其在 HSIs-CD 的高准确性和较低的资源需求。
本论文介绍了一种名为Convolutional KANs的创新方法，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，但参数量减少了一半。
