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Generalization Bounds and Model Complexity of Kolmogorov-Arnold Networks
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文通过为特定激活函数的科尔莫哥洛夫-阿诺德网络（KAN）建立泛化界限，解决了理论分析不足的问题。这些界限在保证性能的同时，适用于不同的回归损失函数，为科学任务中的模型设计提供理论支持。
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关键要点
- 本文解决了科尔莫哥洛夫-阿诺德网络（KAN）的理论分析不足的问题。
- 为具备特定激活函数的KAN建立了泛化界限，提供了新的见解。
- 这些泛化界限在保证良好性能的同时，适用于不同类型的回归损失函数。
- 为科学任务中的模型设计提供了理论支持。
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