Fugu-MT 論文翻訳(概要): Chebyshev Polynomial-Based Kolmogorov-Arnold Networks: An Efficient Architecture for Nonlinear Function Approximation

論文の概要: Chebyshev Polynomial-Based Kolmogorov-Arnold Networks: An Efficient Architecture for Nonlinear Function Approximation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.07200v1
Date: Sun, 12 May 2024 07:55:43 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-14 17:57:54.695586
Title: Chebyshev Polynomial-Based Kolmogorov-Arnold Networks: An Efficient Architecture for Nonlinear Function Approximation
Title（参考訳）: Chebyshev Polynomial-based Kolmogorov-Arnold Networks: 非線形関数近似のための効率的なアーキテクチャ
Authors: Sidharth SS,
Abstract要約: 本稿では、Chebyshev Kolmogorov-Arnold Network(Chebyshev Kan)を紹介し、Kelmogorov-Arnold理論の理論的基礎とChebyshevの強力な近似能力を組み合わせた新しいアプローチを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Accurate approximation of complex nonlinear functions is a fundamental challenge across many scientific and engineering domains. Traditional neural network architectures often struggle to capture intricate patterns and irregularities present in high-dimensional functions. This paper introduces the Chebyshev Kolmogorov-Arnold Network (Chebyshev KAN), a novel approach that combines the theoretical foundations of the Kolmogorov-Arnold Theorem with the powerful approximation capabilities of Chebyshev polynomials. 1
Abstract（参考訳）: 複素非線形関数の正確な近似は、多くの科学および工学領域における根本的な挑戦である。従来のニューラルネットワークアーキテクチャは、高次元関数に存在する複雑なパターンや不規則を捉えるのに苦労することが多い。本稿では、Chebyshev Kolmogorov-Arnoldネットワーク(Chebyshev Kan)を紹介し、Kelmogorov-Arnold理論の理論的基礎とChebyshev多項式の強力な近似能力を組み合わせた新しいアプローチを提案する。 1

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