Fugu-MT 論文翻訳(概要): Model Comparisons: XNet Outperforms KAN

論文の概要: Model Comparisons: XNet Outperforms KAN

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.02033v1
Date: Wed, 2 Oct 2024 20:59:47 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-04 09:25:11.522722
Title: Model Comparisons: XNet Outperforms KAN
Title（参考訳）: モデルの比較: XNet が Kan より優れている
Authors: Xin Li, Zhihong Jeff Xia, Xiaotao Zheng,
Abstract要約: XNetは複素数値コーシー積分式を用いる新しいアルゴリズムである。 XNetは、低次元空間と高次元空間の両方において、様々なタスクにおける速度と精度を大幅に向上させる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9426000822656224
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In the fields of computational mathematics and artificial intelligence, the need for precise data modeling is crucial, especially for predictive machine learning tasks. This paper explores further XNet, a novel algorithm that employs the complex-valued Cauchy integral formula, offering a superior network architecture that surpasses traditional Multi-Layer Perceptrons (MLPs) and Kolmogorov-Arnold Networks (KANs). XNet significant improves speed and accuracy across various tasks in both low and high-dimensional spaces, redefining the scope of data-driven model development and providing substantial improvements over established time series models like LSTMs.
Abstract（参考訳）: 計算数学と人工知能の分野では、特に予測機械学習タスクにおいて、正確なデータモデリングの必要性が不可欠である。本稿では,従来のマルチ層パーセプトロン(MLP)やコルモゴロフ・アルノルドネットワーク(KAN)を上回る優れたネットワークアーキテクチャを提供する,複雑な値のコーシー積分式を用いた新しいアルゴリズムであるXNetについて検討する。 XNetは低次元空間と高次元空間の両方の様々なタスクにおける速度と精度を大幅に改善し、データ駆動型モデル開発の範囲を再定義し、LSTMのような確立された時系列モデルよりも大幅に改善した。

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