Fugu-MT 論文翻訳(概要): P1-KAN: an effective Kolmogorov-Arnold network with application to hydraulic valley optimization

論文の概要: P1-KAN: an effective Kolmogorov-Arnold network with application to hydraulic valley optimization

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.03801v3
Date: Mon, 17 Mar 2025 07:17:43 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-03-18 15:58:20.103444
Title: P1-KAN: an effective Kolmogorov-Arnold network with application to hydraulic valley optimization
Title（参考訳）: P1-KAN:有効なコルモゴロフ・アルノルドネットワークと水理谷最適化への応用
Authors: Xavier Warin,
Abstract要約: 新しいコルモゴロフ・アルノルドネットワーク(KAN)は、高次元における潜在的に不規則な関数を近似するために提案されている。精度と収束速度で多層パーセプトロンより優れていることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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Abstract: A new Kolmogorov-Arnold network (KAN) is proposed to approximate potentially irregular functions in high dimensions. We provide error bounds for this approximation, assuming that the Kolmogorov-Arnold expansion functions are sufficiently smooth. When the function is only continuous, we also provide universal approximation theorems. We show that it outperforms multilayer perceptrons in terms of accuracy and convergence speed. We also compare it with several proposed KAN networks: it outperforms all networks for irregular functions and achieves similar accuracy to the original spline-based KAN network for smooth functions. Finally, we compare some of the KAN networks in optimizing a French hydraulic valley.
Abstract（参考訳）: 新しいコルモゴロフ・アルノルドネットワーク(KAN)は、高次元における潜在的に不規則な関数を近似するために提案されている。我々は、コルモゴロフ・アルノルド展開関数が十分に滑らかであることを仮定して、この近似に対する誤差境界を提供する。函数が連続であるとき、普遍近似定理も提供する。精度と収束速度で多層パーセプトロンより優れていることを示す。また,不規則な関数に対して全ネットワークを上回り,スムーズな関数に対して元のスプライン型kanネットワークと類似の精度を達成している。最後に、フランス油圧谷の最適化において、いくつかのkanネットワークを比較した。

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