論文の概要: Scientific Machine Learning with Kolmogorov-Arnold Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.22959v1
- Date: Wed, 30 Jul 2025 01:26:44 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-01 17:19:08.412333
- Title: Scientific Machine Learning with Kolmogorov-Arnold Networks
- Title(参考訳): Kolmogorov-Arnold Networksによる科学機械学習
- Authors: Salah A. Faroughi, Farinaz Mostajeran, Amin Hamed Mashhadzadeh, Shirko Faroughi,
- Abstract要約: 科学機械学習の分野は、データエンコーディングにコルモゴロフ・アルノルドネットワーク(KAN)をますます採用している。
本総説では, データ駆動学習, 物理インフォームドモデリング, 深層演算子学習の3つの観点から, KAモデルにおける最近の進歩を分類する。
精度,収束度,スペクトル表現における一貫した改善を強調し,より効果的に学習しながら複雑な力学を捉えることにおけるカンスの利点を明らかにする。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The field of scientific machine learning, which originally utilized multilayer perceptrons (MLPs), is increasingly adopting Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) for data encoding. This shift is driven by the limitations of MLPs, including poor interpretability, fixed activation functions, and difficulty capturing localized or high-frequency features. KANs address these issues with enhanced interpretability and flexibility, enabling more efficient modeling of complex nonlinear interactions and effectively overcoming the constraints associated with conventional MLP architectures. This review categorizes recent progress in KAN-based models across three distinct perspectives: (i) data-driven learning, (ii) physics-informed modeling, and (iii) deep operator learning. Each perspective is examined through the lens of architectural design, training strategies, application efficacy, and comparative evaluation against MLP-based counterparts. By benchmarking KANs against MLPs, we highlight consistent improvements in accuracy, convergence, and spectral representation, clarifying KANs' advantages in capturing complex dynamics while learning more effectively. Finally, this review identifies critical challenges and open research questions in KAN development, particularly regarding computational efficiency, theoretical guarantees, hyperparameter tuning, and algorithm complexity. We also outline future research directions aimed at improving the robustness, scalability, and physical consistency of KAN-based frameworks.
- Abstract(参考訳): 科学機械学習の分野は、もともとは多層パーセプトロン(MLP)を使用していたが、データエンコーディングにはコルモゴロフ・アルノルドネットワーク(KAN)がますます採用されている。
このシフトは、低解釈性、固定アクティベーション機能、ローカライズされたまたは高周波の特徴を捉えるのが困難であるなど、MLPの制限によって引き起こされる。
複雑な非線形相互作用のより効率的なモデリングを可能にし、従来のMLPアーキテクチャに関連する制約を効果的に克服する。
本総説では,3つの異なる視点におけるKANモデルの最新動向を概観する。
(i)データ駆動学習
(II)物理インフォームドモデリング、及び
(三)深いオペレーターの学習。
それぞれの視点は、アーキテクチャ設計、トレーニング戦略、アプリケーションの有効性、およびMLPベースの比較評価のレンズを通して検証される。
MLPに対してKansをベンチマークすることにより、精度、収束度、スペクトル表現の一貫性の向上が強調され、より効果的に学習しながら複雑なダイナミクスを捉えることにおけるKansの利点が明らかにされた。
最後に, 計算効率, 理論的保証, ハイパーパラメータチューニング, アルゴリズムの複雑さなど,kan開発における重要な課題とオープンな研究課題について述べる。
また,kanベースのフレームワークの堅牢性,スケーラビリティ,物理的整合性の向上を目的とした今後の研究の方向性について概説する。
関連論文リスト
- Learning Efficient and Generalizable Graph Retriever for Knowledge-Graph Question Answering [75.12322966980003]
大規模言語モデル(LLM)は、様々な領域にわたって強い帰納的推論能力を示している。
既存のRAGパイプラインのほとんどは非構造化テキストに依存しており、解釈可能性と構造化推論を制限する。
近年,知識グラフ解答のための知識グラフとLLMの統合について検討している。
KGQAにおける効率的なグラフ検索のための新しいフレームワークであるRAPLを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-11T12:03:52Z) - Dynamic Programming Techniques for Enhancing Cognitive Representation in Knowledge Tracing [125.75923987618977]
認知表現動的プログラミングに基づく知識追跡(CRDP-KT)モデルを提案する。
質問の難易度とそれらの間の性能間隔に基づいて認知表現を最適化する動的プログラミングアルゴリズムである。
これは、その後のモデルトレーニングのためにより正確で体系的な入力機能を提供し、それによって認知状態のシミュレーションにおける歪みを最小限にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-06-03T14:44:48Z) - Enhancing Federated Learning with Kolmogorov-Arnold Networks: A Comparative Study Across Diverse Aggregation Strategies [0.24578723416255752]
Kolmogorov-Arnold Networks (KAN) は複雑な非線形関係をモデル化する有望な能力を示している。
Kansは精度、安定性、収束効率の点で、Multilayer Perceptronsを一貫して上回っている。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-12T14:56:27Z) - Large Language Models Post-training: Surveying Techniques from Alignment to Reasoning [185.51013463503946]
大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理を根本的に変革し、会話システムから科学的探索まで、さまざまな領域で欠かせないものにしている。
これらの課題は、制限された推論能力、倫理的不確実性、最適なドメイン固有のパフォーマンスといった欠点に対処するために、先進的な訓練後言語モデル(PoLM)を必要とする。
本稿では,タスク固有の精度を向上するファインチューニング,倫理的コヒーレンスと人間の嗜好との整合性を保証するアライメント,報酬設計の課題によらず多段階の推論を進める推論,統合と適応の5つのパラダイムを体系的に追跡したPoLMの総合的な調査について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-03-08T05:41:42Z) - ProKAN: Progressive Stacking of Kolmogorov-Arnold Networks for Efficient Liver Segmentation [0.0]
proKAN は、これらの課題に対処するために設計された Kolmogorov-Arnold Networks (KAN) のプログレッシブなスタック手法である。
proKANは、過度に適合する振る舞いに基づいて、トレーニング中にkanブロックを徐々に追加することで、その複雑さを動的に調整する。
提案アーキテクチャは,肝セグメンテーションタスクにおける最先端性能,MLP(Multi-Layer Perceptrons)および固定kanアーキテクチャよりも優れた性能を実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-27T16:14:06Z) - KKANs: Kurkova-Kolmogorov-Arnold Networks and Their Learning Dynamics [1.8434042562191815]
Kurkova-Kolmogorov-Arnold Network (KKAN) は、堅牢な多層パーセプトロン(MLP)をベースとした内部関数と、基底関数を外部関数として柔軟な線形結合を組み合わせた新しい2ブロックアーキテクチャである。
ベンチマークの結果、KKANは関数近似および演算子学習タスクにおいて、元のKAN(Kolmogorov-Arnold Networks)よりも優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-21T19:01:38Z) - Exploring Kolmogorov-Arnold Networks for Interpretable Time Series Classification [0.17999333451993949]
Kolmogorov-Arnold Networks (KAN) は最先端モデルのより解釈可能な代替として提案されている。
本稿では,時系列分類のためのKANアーキテクチャの包括的かつ堅牢な探索を実現することを目的とする。
その結果,(1)効率の良いKANは,タスク分類タスクに適した性能を示し,性能と計算効率に優れていた。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-22T13:01:36Z) - Towards Interpretable Deep Learning Models for Knowledge Tracing [62.75876617721375]
本稿では,深層学習に基づく知識追跡(DLKT)モデルの解釈可能性問題に対処するポストホック手法を提案する。
具体的には、RNNに基づくDLKTモデルを解釈するために、レイヤワイズ関連伝搬法(LRP)を適用することに焦点をあてる。
実験結果から,DLKTモデルの予測をLRP法で解釈できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-05-13T04:03:21Z) - Dynamic Federated Learning [57.14673504239551]
フェデレートラーニング(Federated Learning)は、マルチエージェント環境における集中的なコーディネーション戦略の包括的用語として登場した。
我々は、各イテレーションにおいて、利用可能なエージェントのランダムなサブセットがそのデータに基づいてローカル更新を実行する、フェデレートされた学習モデルを考える。
集約最適化問題に対する真の最小化器上の非定常ランダムウォークモデルの下で、アーキテクチャの性能は、各エージェントにおけるデータ変動率、各エージェントにおけるモデル変動率、アルゴリズムの学習率に逆比例する追跡項の3つの要因によって決定されることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-02-20T15:00:54Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。