Fugu-MT 論文翻訳(概要): Kolmogorov Arnold Networks in Fraud Detection: Bridging the Gap Between Theory and Practice

論文の概要: Kolmogorov Arnold Networks in Fraud Detection: Bridging the Gap Between Theory and Practice

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10263v2
Date: Tue, 3 Sep 2024 22:23:06 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-09-06 19:18:56.575332
Title: Kolmogorov Arnold Networks in Fraud Detection: Bridging the Gap Between Theory and Practice
Title（参考訳）: Kolmogorov Arnold Networks in Fraud Detection: Bridging the Gap between Theory and Practice
Authors: Yang Lu, Felix Zhan,
Abstract要約: 本研究では,コルモゴロフ・アルノルドネットワーク(KAN)の不正検出への適用性を検討した。そこで本研究では,PCA(Principal Component Analysis, 主成分分析)を用いて,データをスプラインを用いて2次元に分割する手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.692410936160711
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This study evaluates the applicability of Kolmogorov-Arnold Networks (KAN) in fraud detection, finding that their effectiveness is context-dependent. We propose a quick decision rule using Principal Component Analysis (PCA) to assess the suitability of KAN: if data can be effectively separated in two dimensions using splines, KAN may outperform traditional models; otherwise, other methods could be more appropriate. We also introduce a heuristic approach to hyperparameter tuning, significantly reducing computational costs. These findings suggest that while KAN has potential, its use should be guided by data-specific assessments.
Abstract（参考訳）: 本研究では,コルモゴロフ・アルノルドネットワーク(KAN)の不正検出への適用性を検討した。そこで本研究では,PCA(Principal Component Analysis, 主成分分析)を用いて,データをスプラインを用いて2次元に分割する手法を提案する。また、ハイパーパラメータチューニングに対するヒューリスティックなアプローチを導入し、計算コストを大幅に削減する。これらの結果から,kanにはポテンシャルがあるものの,その使用法はデータ固有の評価によって導かれることが示唆された。

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