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통찰 - 콜모고로프-아놀드 네트워크
FC-KAN: 저차원 데이터에서 함수 조합을 활용한 콜모고로프-아놀드 네트워크
FC-KAN은 B-스플라인, 웨이블릿, 방사 기저 함수와 같은 다양한 함수 조합을 활용하여 저차원 데이터에서 특징을 효과적으로 추출하고, 이미지 분류 문제에서 MLP 및 기존 KAN 모델보다 우수한 성능을 달성한다.
다항식 기저 함수의 효용성 탐구: 콜모고로프-아놀드 네트워크에서 다양한 다항식 그룹 비교 연구
본 연구는 전통적인 스플라인 기반 방법의 대안으로 콜모고로프-아놀드 네트워크(KAN) 모델에서 다양한 다항식을 기저 함수로 활용하는 것의 잠재력을 탐구하고, MNIST 데이터셋에서 갓리브-KAN 모델이 가장 우수한 성능을 보여 손글씨 숫자 분류 작업에 적합한 선택임을 시사합니다.
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