Fugu-MT 論文翻訳(概要): CVKAN: Complex-Valued Kolmogorov-Arnold Networks

論文の概要: CVKAN: Complex-Valued Kolmogorov-Arnold Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.02417v1
Date: Tue, 04 Feb 2025 15:38:14 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-02-05 14:57:33.405206
Title: CVKAN: Complex-Valued Kolmogorov-Arnold Networks
Title（参考訳）: CVKAN:複雑な価値を持つコルモゴロフ・アルノルドネットワーク
Authors: Matthias Wolff, Florian Eilers, Xiaoyi Jiang,
Abstract要約: 複素値kanを複素領域に転送する方法を示す。提案するCKANはより安定しており,実数値のKANよりも同等以上の性能を発揮する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.095572174539791
License:
Abstract: In this work we propose CKAN, a complex-valued KAN, to join the intrinsic interpretability of KANs and the advantages of Complex-Valued Neural Networks (CVNNs). We show how to transfer a KAN and the necessary associated mechanisms into the complex domain. To confirm that CKAN meets expectations we conduct experiments on symbolic complex-valued function fitting and physically meaningful formulae as well as on a more realistic dataset from knot theory. Our proposed CKAN is more stable and performs on par or better than real-valued KANs while requiring less parameters and a shallower network architecture, making it more explainable.
Abstract（参考訳）: 本研究では,複雑な値を持つKANであるCKANを提案し,kanの固有の解釈可能性と複雑値ニューラルネットワーク(CVNN)の利点について考察する。我々は、kanとその必要な関連メカニズムを複雑なドメインに転送する方法を示す。 CKANが期待に応えたことを確かめるために、我々は記号的な複素値関数の適合と物理的に意味のある公式、および結び目理論によるより現実的なデータセットの実験を行う。提案するCKANは,パラメータが少なく,ネットワークアーキテクチャも浅いため,より説明しやすい。

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