Fugu-MT 論文翻訳(概要): F-KANs: Federated Kolmogorov-Arnold Networks

論文の概要: F-KANs: Federated Kolmogorov-Arnold Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.20100v1
Date: Mon, 29 Jul 2024 15:28:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-30 13:15:14.435043
Title: F-KANs: Federated Kolmogorov-Arnold Networks
Title（参考訳）: F-KANs:Kolmogorov-Arnoldネットワークのフェデレーション
Authors: Engin Zeydan, Cristian J. Vaca-Rubio, Luis Blanco, Roberto Pereira, Marius Caus, Abdullah Aydeger,
Abstract要約: 分類タスクにKAN(Kolmogorov-Arnold Networks)を利用する,革新的なフェデレートラーニング(FL)手法を提案する。本研究は, 従来の多層パーセプトロン(MLP)分類タスクと比較して, 連合カンの性能を評価する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8277268808551512
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper, we present an innovative federated learning (FL) approach that utilizes Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) for classification tasks. By utilizing the adaptive activation capabilities of KANs in a federated framework, we aim to improve classification capabilities while preserving privacy. The study evaluates the performance of federated KANs (F- KANs) compared to traditional Multi-Layer Perceptrons (MLPs) on classification task. The results show that the F-KANs model significantly outperforms the federated MLP model in terms of accuracy, precision, recall, F1 score and stability, and achieves better performance, paving the way for more efficient and privacy-preserving predictive analytics.
Abstract（参考訳）: 本稿では,KAN(Kolmogorov-Arnold Networks)を分類タスクに活用する,革新的なフェデレートラーニング(FL)手法を提案する。連合型フレームワークにおけるkansの適応活性化機能を活用することにより、プライバシを保ちながら分類能力を向上させることを目指す。本研究は, 従来の多層パーセプトロン (MLP) と比較し, フェデレート・カン (F-kan) の性能評価を行った。その結果、F-KANsモデルは、精度、精度、リコール、F1スコア、安定性においてフェデレーションMLPモデルを大幅に上回り、より良いパフォーマンスを実現し、より効率的でプライバシーに配慮した予測分析の道を開いた。

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