本研究探讨了物理信息网络在系统药理学中的应用，特别关注其准确性与速度的挑战。通过改进的tanh-cPIKAN架构，分析了优化器与训练配置对性能的影响，并提供了选择优化器和模型的实用指导，以提高灰箱发现的效率。这为生物医学领域的物理信息网络训练提供了新的见解。

Representation Meets Optimization: Training Kolmogorov-Arnold Networks and Physics-Informed Neural Networks for Gray-Box Discovery in Systems Pharmacology
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