Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Comprehensive Survey on Kolmogorov Arnold Networks (KAN)

論文の概要: A Comprehensive Survey on Kolmogorov Arnold Networks (KAN)

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.11075v1
Date: Sat, 13 Jul 2024 04:29:36 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-17 20:00:37.475797
Title: A Comprehensive Survey on Kolmogorov Arnold Networks (KAN)
Title（参考訳）: Kolmogorov Arnold Networks (KAN) に関する総合調査
Authors: Yuntian Hou, Di zhang, Jinheng Wu, Xiaohang Feng,
Abstract要約: Kanは複雑なデータパターンと非線形関係の処理に優れ、広範囲なアプリケーションの可能性を示している。 Kanは、様々な分野における革新的なソリューションの道を開いたいと考えており、複雑な計算問題にどのようにアプローチするかに革命をもたらす可能性がある。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4158688340395031
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Through this comprehensive survey of Kolmogorov-Arnold Networks(KAN), we have gained a thorough understanding of its theoretical foundation, architectural design, application scenarios, and current research progress. KAN, with its unique architecture and flexible activation functions, excels in handling complex data patterns and nonlinear relationships, demonstrating wide-ranging application potential. While challenges remain, KAN is poised to pave the way for innovative solutions in various fields, potentially revolutionizing how we approach complex computational problems.
Abstract（参考訳）: Kolmogorov-Arnold Networks (KAN) の包括的調査を通じて、我々はその理論的基盤、アーキテクチャ設計、アプリケーションシナリオ、そして現在の研究の進捗を深く理解した。 Kanは独自のアーキテクチャと柔軟なアクティベーション機能を備え、複雑なデータパターンと非線形関係の処理に優れ、幅広いアプリケーションの可能性を示している。課題は残るが、kanは様々な分野における革新的なソリューションの道を切り開いており、複雑な計算問題にどのようにアプローチするかに革命をもたらす可能性がある。

関連論文リスト

A Survey on Kolmogorov-Arnold Network [0.0]
Kolmogorov-Arnold Networks(KAN)の理論的基礎、進化、応用、そして将来の可能性 Kanは、固定活性化関数の代わりに学習可能なスプラインパラメータ化関数を使用することで、従来のニューラルネットワークと区別する。本稿では,最近のニューラルアーキテクチャにおけるkanの役割を強調し,データ集約型アプリケーションにおける計算効率,解釈可能性,拡張性を改善するための今後の方向性を概説する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-11-09T05:54:17Z)
An Adaptive Framework for Generating Systematic Explanatory Answer in Online Q&A Platforms [62.878616839799776]
質問応答(QA)性能を向上させるために設計された,革新的なフレームワークであるSynthRAGを提案する。 SynthRAGは動的コンテンツの構造化に適応的なアウトラインを用いることで従来のモデルを改善する。 Zhihuプラットフォーム上のオンラインデプロイメントでは、SynthRAGの回答が注目すべきユーザエンゲージメントを実現していることが明らかになった。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-23T09:14:57Z)
Integrating Symbolic Neural Networks with Building Physics: A Study and Proposal [1.160352509486639]
Kolmogorov-Arnold Networks (KAN)のようなシンボリックニューラルネットワークは、事前知識とデータ駆動手法を統合する上で有望なアプローチを提供する。本研究では, 予測モデリング, 知識発見, 連続学習に焦点をあて, 物理学構築におけるkanの適用について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-20T08:30:19Z)
Dynamic Few-Shot Learning for Knowledge Graph Question Answering [3.116231004560997]
大規模言語モデルが知識グラフ(KGQA)に対する革新的質問回答の機会を提示するこのギャップを埋めるために、ファインチューニングやアドホックなアーキテクチャに依存し、良い結果を得るが、領域外分布の一般化は限られるソリューションが提案されている。本研究では,DFL(Dynamic Few-Shot Learning)と呼ばれる新しい手法を提案する。 DFLは、文脈内学習の効率性と意味的類似性を統合し、最先端の性能を持つKGQAの一般的なソリューションを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-07-01T15:59:17Z)
Towards Learning Foundation Models for Heuristic Functions to Solve Pathfinding Problems [12.990207889359402]
パスフィニング問題は、ロボティクス、計算科学、自然科学などに見られる。これらの問題を解決するには、新しい問題領域ごとにディープニューラルネットワーク(DNN)をトレーニングする必要がある。本研究では,新しいドメインにシームレスに適応する関数の訓練に深層強化学習を活用する新しい基礎モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-01T16:18:20Z)
Defining Neural Network Architecture through Polytope Structures of Dataset [53.512432492636236]
本稿では, ニューラルネットワーク幅の上下境界を定義し, 問題となるデータセットのポリトープ構造から情報を得る。本研究では,データセットのポリトープ構造を学習したニューラルネットワークから推定できる逆条件を探索するアルゴリズムを開発した。 MNIST、Fashion-MNIST、CIFAR10といった一般的なデータセットは、顔の少ない2つ以上のポリトップを用いて効率的にカプセル化できることが確立されている。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-04T08:57:42Z)
Enhancing Human-like Multi-Modal Reasoning: A New Challenging Dataset and Comprehensive Framework [51.44863255495668]
マルチモーダル推論は、人間のような知性を示す人工知能システムの追求において重要な要素である。提案するマルチモーダル推論(COCO-MMR)データセットは,オープンエンド質問の集合を包含する新しいデータセットである。画像とテキストエンコーダを強化するために,マルチホップ・クロスモーダル・アテンションや文レベルのコントラスト学習などの革新的な手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-24T08:58:25Z)
From NeurODEs to AutoencODEs: a mean-field control framework for width-varying Neural Networks [68.8204255655161]
本稿では,動的に駆動する制御フィールドをベースとした,AutoencODEと呼ばれる新しいタイプの連続時間制御システムを提案する。損失関数が局所凸な領域では,多くのアーキテクチャが復元可能であることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-07-05T13:26:17Z)
Universal approximation property of invertible neural networks [76.95927093274392]
Invertible Neural Network (INN) は、設計によって可逆性を持つニューラルネットワークアーキテクチャである。その可逆性とヤコビアンのトラクタビリティのおかげで、IGNは確率的モデリング、生成的モデリング、表現的学習など、さまざまな機械学習応用がある。
論文参考訳（メタデータ） (2022-04-15T10:45:26Z)
Polynomial-Spline Neural Networks with Exact Integrals [0.0]
我々は,実験モデルの混合と自由結び目B1-スプライン基底関数を組み合わせた新しいニューラルネットワークアーキテクチャを開発した。我々のアーキテクチャは近似理論から期待される収束率での回帰問題に対する$h$-および$p$-の洗練を示す。ネットワークアーキテクチャの一貫性と正確な統合性を示す様々な回帰問題と変分問題において、我々のネットワークの成功を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-26T22:12:37Z)
Local Propagation in Constraint-based Neural Network [77.37829055999238]
ニューラルネットワークアーキテクチャの制約に基づく表現について検討する。本稿では,いわゆるアーキテクチャ制約を満たすのに適した簡単な最適化手法について検討する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-02-18T16:47:38Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。