論文の概要: Degree-Optimized Cumulative Polynomial Kolmogorov-Arnold Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.15228v1
• Date: Wed, 21 May 2025 07:59:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-22 15:42:59.210614
• Title: Degree-Optimized Cumulative Polynomial Kolmogorov-Arnold Networks
• Title（参考訳）: Degree-Optimized Cumulative Polynomial Kolmogorov-Arnold Networks
• Authors: Mathew Vanherreweghe, Lirandë Pira, Patrick Rebentrost,
• Abstract要約: Kolmogorov-Arnold Network (CP-KAN) はチェビシェフ基底関数と2次非制約バイナリ最適化(QUBO)を組み合わせたニューラルネットワークである。 コントリビューションでは、次数選択問題をQUBOタスクとして再構成し、複雑性を$O($N)から1層当たりの最適化ステップに短縮する。 このアーキテクチャは、限られたデータを持つ回帰タスクにおいてよく機能し、入力スケールと自然な正規化特性を基礎として、優れた堅牢性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce cumulative polynomial Kolmogorov-Arnold networks (CP-KAN), a neural architecture combining Chebyshev polynomial basis functions and quadratic unconstrained binary optimization (QUBO). Our primary contribution involves reformulating the degree selection problem as a QUBO task, reducing the complexity from $O(D^N)$ to a single optimization step per layer. This approach enables efficient degree selection across neurons while maintaining computational tractability. The architecture performs well in regression tasks with limited data, showing good robustness to input scales and natural regularization properties from its polynomial basis. Additionally, theoretical analysis establishes connections between CP-KAN's performance and properties of financial time series. Our empirical validation across multiple domains demonstrates competitive performance compared to several traditional architectures tested, especially in scenarios where data efficiency and numerical stability are important. Our implementation, including strategies for managing computational overhead in larger networks is available in Ref.~\citep{cpkan_implementation}.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、チェビシェフ多項式基底関数と2次非拘束二元最適化(QUBO)を組み合わせたニューラルネットワークである累積多項式コルモゴロフ-アルノルドネットワーク(CP-KAN)を紹介する。 我々の主な貢献は、次数選択問題をQUBOタスクとして再構成することであり、複雑さを$O(D^N)$から1層当たりの最適化ステップに削減する。 このアプローチは、計算的トラクタビリティを維持しながら、ニューロン間の効率的な次数選択を可能にする。 このアーキテクチャは、データに制限のある回帰タスクにおいてよく機能し、入力スケールに対する堅牢性と、その多項式ベースからの自然な正規化特性を示す。 さらに、理論解析はCP-KANのパフォーマンスと金融時系列の性質の関連性を確立する。 複数のドメインにまたがる実証的な検証は、特にデータ効率と数値安定性が重要となるシナリオにおいて、テストされたいくつかの従来のアーキテクチャと比較して、競争力のある性能を示す。 大規模ネットワークにおける計算オーバーヘッドを管理する戦略を含む実装はRefで利用可能である。 ~\citep{cpkan_implementation}。

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