kan专题
KAN+Transformer，一个快速发论文的新创新点！
KAN爆火至今，关于它和Transformer谁更强的问题还没定论，这俩结合的工作效果却愈发出众了，短时间内就有了不少高质量论文发表。 不得不说，这是一种富有创新性的尝试，利用了KAN的灵活性和可解释性，以及Transformer的强表示能力和序列处理能力，创造了一个在复杂数据任务中更加高效、灵活且易于理解的模型。这种结合模型可以应用于时间序列预测等多个领域，显著提高性能以及准确性，是未来非常有
KAN vs MLP
KAN基于表示定理：任意一个多元函数，可以用多个单元函数复合（例如+法）表示出来。 不需要用特别深的神经网络。 定理的不好的点：没有描述单元函数本身有多复杂。 原作者如何基于定理设计KAN kan = 残叉分枝+样条分支 (spline branch)样条函数是一个分段多项式函数 基础储备： 本文关注于：KAN和MLP的比较，关注于算法的计算复杂度，参数量+forward float
QuantML-Qlib Model | Kansformer： KAN+Transformer时序模型用于股票收益率预测
QuantML-Qlib Model | Kansformer： KAN+Transformer时序模型用于股票收益率预测 原创 QuantML QuantML 2024-06-18 20:57 上海 Content 之前公众号介绍了几篇KAN的文章，也做过KAN相关的模型： What KAN I say？KAN代码全解析 QuantML-Qlib开发版 | 最新神经网络结构KAN用于因
论文阅读U-KAN Makes Strong Backbone for MedicalImage Segmentation and Generation
作为一种非常有潜力的代替MLP的模型，KAN最终获得了学术界极大的关注。在我昨天的博客里，解读了最近的热门模型KAN： 论文阅读KAN: Kolmogorov–Arnold Networks-CSDN博客 KAN的原文作者提到了很多不足。本文算是对其中两个现有不足的回应，也就是:1)KAN不仅只能用于特定结构和深度，2）KAN不仅能用于小规模AI+Science任务，还可以用于更大规模或更复杂
论文阅读KAN: Kolmogorov–Arnold Networks
学习了最近大热的KAN网络 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2404.19756 按我个人读论文的习惯总结了如下几点： 1，背景： 1）灵感来源：于Kolmogorov-Arnold表示定理，也就是多变量连续函数可以表示为一变量连续函数的有限组合。 2）MLPs的缺点： （I）固定激活函数：MLPs在每个神经元上使用固定的激活函数，这限制了模型适应
【AI】你要的U-KAN来了
every blog every motto: You can do more than you think. https://blog.csdn.net/weixin_39190382?type=blog 0. 前言 U-KAN来了，快是真的快的，上个月才出的KAN，不得不说快。 先占个坑，有时间细看。 下面放上摘要 1. 正文 下面是摘要 U-Net has become a c
Kolmogorov–Arnold Networks （KAN） 即将改变 AI 世界
目录 一、说明 二、KAN介绍 2.1 什么是 Kolmogorov-Arnold Networks （KAN）： 2.2 KAN 的秘诀，Splines！ 2.3 了解KAN工作的最简单方法 三、KAN的主要优点 四、KAN 的 Python 实现 （PyKAN） 4.1 创建数据集 4.2 输出（数据集可视化） 4.3 创建和训练 KAN 4.4 从模型中获取符号公式 4.5 计算
独家首发 | 基于 KAN、KAN卷积的轴承故障诊断模型
往期精彩内容： Python-凯斯西储大学（CWRU）轴承数据解读与分类处理 Python轴承故障诊断入门教学-CSDN博客 Python轴承故障诊断 (13)基于故障信号特征提取的超强机器学习识别模型-CSDN博客 Python轴承故障诊断 (14)高创新故障识别模型-CSDN博客 Python轴承故障诊断 (15)基于CNN-Transformer的一维故障信号识别模型-CSD
KAN(Kolmogorov-Arnold Network)的理解 1
系列文章目录 第一部分 KAN的理解——数学背景 文章目录 系列文章目录前言KAN背后的数学原理：Kolmogorov-Arnold representation theorem 前言 这里记录我对于KAN的探索过程，每次会尝试理解解释一部分问题。欢迎大家和我一起讨论。 KAN tutorial KAN背后的数学原理：Kolmogorov-Arnold repres
『大模型笔记』MIT 最新的科尔莫戈洛夫-阿诺德网络（Kolmogorov-Arnold Network，KAN）简介
MIT 最新的科尔莫戈洛夫-阿诺德网络（Kolmogorov-Arnold Network，KAN）简介 文章目录 一. 探索 AI 下一前沿：科尔莫戈洛夫-阿诺德网络（KAN）1.1 基础回顾：多层感知器（MLPs）1.2 引入科尔莫戈洛夫-阿诺德网络（KAN）1.3 神经网络架构的开创性变革 四. 参考文献 内容出自：https://medium.com/@isaakm
KAN神经网络简短介绍
KANs简介 Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) 是一种创新的神经网络模型，它挑战了传统多层感知器(MLPs)的设计，通过将激活函数从节点转移到边上来提升模型的性能和可解释性。KAN的核心在于，其所有权重参数均被单变量的样条函数代替，这些函数可根据训练数据自适应调整，从而提供了比固定激活函数更高的灵活性和适应性。 性能优势 准确性提升：与同等规模或更大规模的
全新神经网络架构KAN——本文用于学习与探索
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2404.19756 Github：GitHub - KindXiaoming/pykan: Kolmogorov Arnold Networks 文档说明：Welcome to Kolmogorov Arnold Network (KAN) documentation! — Kolmogorov Arnold Network docume
KAN核心团队震撼力作！MIT华人用AI首次发现物理学全新方程 | 最新快讯
新智元报道 编辑：Aeneas 好困 刚刚提出了 KAN 的 MIT 物理学家 Max Tegmark 和北大校友刘子鸣，又有一项重磅研究问世了！团队发现，它们用 AI 发现了物理学中的新方程，从此，AI 很可能被引入物理学研究领域，帮助人类物理学家做出全新的发现。 就在刚刚，MIT 物理学家用 AI 发现了物理学中的新方程。 论文地址：https://
【Kolmogorov-Arnold网络 替代多层感知机MLPs】KAN: Kolmogorov-Arnold Networks
KAN: Kolmogorov-Arnold Networks 论文地址 代码地址 知乎上的讨论（看一下评论区更正） Abstract Inspired by the Kolmogorov-Arnold representation theorem, we propose Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) as promising alternati
kan 这是什么（想多了哈哈）
代码 import paddleclass Xus(paddle.nn.Layer):def __init__(self, head, head_dim):super().__init__()self.x_layer = paddle.nn.Linear(head_dim, head * head_dim, bias_attr=False)self.s_layer = paddle.nn.Lin
【Datawhale组队学习：Sora原理与技术实战】使用KAN-TTS合成女生沪语音频
Sambert-Hifigan模型介绍 拼接法和参数法是两种Text-To-Speech(TTS)技术路线。近年来参数TTS系统获得了广泛的应用，故此处仅涉及参数法。 参数TTS系统可分为两大模块：前端和后端。 前端包含文本正则、分词、多音字预测、文本转音素和韵律预测等模块，它的功能是把输入文本进行解析，获得音素、音调、停顿和位置等语言学特征。 后端包含时长模型、声学模型和声码器，它的功能是将