論文の概要: Exploring the Limitations of Kolmogorov-Arnold Networks in Classification: Insights to Software Training and Hardware Implementation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.17790v1
• Date: Thu, 25 Jul 2024 05:52:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-26 15:08:06.881852
• Title: Exploring the Limitations of Kolmogorov-Arnold Networks in Classification: Insights to Software Training and Hardware Implementation
• Title（参考訳）: Kolmogorov-Arnoldネットワークの分類における限界を探る:ソフトウェアトレーニングとハードウェア実装への視点
• Authors: an Duy Tran, Tran Xuan Hieu Le, Thi Diem Tran, Hoai Luan Pham, Vu Trung Duong Le, Tuan Hai Vu, Van Tinh Nguyen, Yasuhiko Nakashima,
• Abstract要約: Kolmogorov-Arnold Networks(KAN)は、人工知能(AI)における多層認識(MLP)の代替能力により、最近人気と注目を集めている。 本稿では,4種類のデータセットを用いたAIにおいて一般的だが重要なトピックである分類問題に対するkanの検証に焦点をあてる。 対応するハードウェア実装は、Vitis High-level synthesis (HLS) ツールを用いて検討されている。 以上の結果から,kansは高度なハードウェア資源を生かしながら,複雑なデータセットの合成よりも高い精度を達成できないことが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.46174569259495524
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Kolmogorov-Arnold Networks (KANs), a novel type of neural network, have recently gained popularity and attention due to the ability to substitute multi-layer perceptions (MLPs) in artificial intelligence (AI) with higher accuracy and interoperability. However, KAN assessment is still limited and cannot provide an in-depth analysis of a specific domain. Furthermore, no study has been conducted on the implementation of KANs in hardware design, which would directly demonstrate whether KANs are truly superior to MLPs in practical applications. As a result, in this paper, we focus on verifying KANs for classification issues, which are a common but significant topic in AI using four different types of datasets. Furthermore, the corresponding hardware implementation is considered using the Vitis high-level synthesis (HLS) tool. To the best of our knowledge, this is the first article to implement hardware for KAN. The results indicate that KANs cannot achieve more accuracy than MLPs in high complex datasets while utilizing substantially higher hardware resources. Therefore, MLP remains an effective approach for achieving accuracy and efficiency in software and hardware implementation.
• Abstract（参考訳）: 新たなタイプのニューラルネットワークであるKolmogorov-Arnold Networks(KAN)は、人工知能(AI)における多層認識(MLP)の精度と相互運用性の向上により、最近人気と注目を集めている。 しかし、カンアセスメントはまだ限られており、特定のドメインの詳細な分析は提供できない。 さらに,ハードウェア設計におけるkanの実装についての研究は行われていない。 そこで本研究では,4種類のデータセットを用いて,AIにおいて一般的だが重要なトピックである分類問題に対するkanの検証に焦点をあてる。 さらに、Vitis High-level synthesis (HLS) ツールを用いて、対応するハードウェアの実装を検討する。 我々の知る限りでは、kan向けのハードウェアを実装する最初の記事である。 以上の結果から,kansは,極めて高いハードウェアリソースを生かしながら,複雑なデータセットのMPPよりも高い精度を達成できないことが示唆された。 したがって、MLPはソフトウェアとハードウェアの実装において精度と効率を達成するための効果的なアプローチであり続けている。

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