論文の概要: Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) for Time Series Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08790v1
• Date: Tue, 14 May 2024 17:38:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-15 13:08:43.140337
• Title: Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) for Time Series Analysis
• Title（参考訳）: 時系列解析のためのKAN(Kolmogorov-Arnold Networks)
• Authors: Cristian J. Vaca-Rubio, Luis Blanco, Roberto Pereira, Màrius Caus,
• Abstract要約: 本稿では,KAN(Kolmogorov-Arnold Networks)の時系列予測への応用について紹介する。 コルモゴロフ・アルノルドの表現定理に着想を得たカンスは、伝統的な線型重みをスプラインパラメタライズされた単変数関数に置き換えた。 実世界の衛星トラフィック予測タスクにおいて,KANSAが従来のMLP(Multi-Layer Perceptrons)よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.932243286441558
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces a novel application of Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) to time series forecasting, leveraging their adaptive activation functions for enhanced predictive modeling. Inspired by the Kolmogorov-Arnold representation theorem, KANs replace traditional linear weights with spline-parametrized univariate functions, allowing them to learn activation patterns dynamically. We demonstrate that KANs outperforms conventional Multi-Layer Perceptrons (MLPs) in a real-world satellite traffic forecasting task, providing more accurate results with considerably fewer number of learnable parameters. We also provide an ablation study of KAN-specific parameters impact on performance. The proposed approach opens new avenues for adaptive forecasting models, emphasizing the potential of KANs as a powerful tool in predictive analytics.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,KAN(Kolmogorov-Arnold Networks)の時系列予測への応用について紹介する。 コルモゴロフ・アルノルドの表現定理に着想を得たカンスは、伝統的な線型重みをスプラインパラメタライズされた単変数関数に置き換え、活性化パターンを動的に学習する。 実世界の衛星交通予測タスクにおいて,kansが従来のMLP(Multi-Layer Perceptrons)よりも優れており,学習可能なパラメータがかなり少ない精度で結果が得られることを示す。 また,kan固有のパラメータが性能に与える影響について,アブレーション研究を行った。 提案手法は適応予測モデルに対する新たな道を開き、予測分析の強力なツールとしてKansの可能性を強調した。

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