論文の概要: Residual Kolmogorov-Arnold Network for Enhanced Deep Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.05500v1
• Date: Mon, 7 Oct 2024 21:12:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-01 18:18:05.010561
• Title: Residual Kolmogorov-Arnold Network for Enhanced Deep Learning
• Title（参考訳）: 深層学習のための残留コルモゴロフ・アルノルドネットワーク
• Authors: Ray Congrui Yu, Sherry Wu, Jiang Gui,
• Abstract要約: 我々はKANフレームワークを残留成分として組み込んだResidual Arnoldを紹介する。 視覚データにおける深部CNNの能力を高めるためのRKANの可能性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5852077003870417
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite the strong performance in many computer vision tasks, Convolutional Neural Networks (CNNs) can sometimes struggle to efficiently capture long-range, complex non-linear dependencies in deeper layers of the network. We address this limitation by introducing Residual KAN, which incorporates the Kolmogorov-Arnold Network (KAN) within the CNN framework as a residual component. Our approach uses Chebyshev polynomials as the basis for KAN convolutions that enables more expressive and adaptive feature representations while maintaining computational efficiency. The proposed RKAN blocks, when integrated into established architectures such as ResNet and DenseNet, offer consistent improvements over the baseline models on various well-known benchmarks. Our results demonstrate the potential of RKAN to enhance the capabilities of deep CNNs in visual data.
• Abstract（参考訳）: 多くのコンピュータビジョンタスクの強いパフォーマンスにもかかわらず、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、ネットワークの深い層において、長い範囲の複雑な非線形依存を効率的に捉えるのに苦労することがある。 我々は、CNNフレームワークにKAN(Kolmogorov-Arnold Network)を組み込んだResidual Kanを導入することで、この制限に対処する。 提案手法では, 計算効率を維持しつつ, より表現的かつ適応的な特徴表現を可能にするkan畳み込みの基礎として, チェビシェフ多項式を用いる。 提案されたRKANブロックは、ResNetやDenseNetのような確立したアーキテクチャに統合されると、様々なよく知られたベンチマークのベースラインモデルに対して一貫した改善を提供する。 視覚データにおける深部CNNの能力を高めるためのRKANの可能性を示す。

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