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English(EN) Kolmogorov-Arnold Classifier Systems as Universal Approximators

Kolmogorov-Arnold 分类器系统以更少的参数提供通用逼近能力

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员开发了一种名为 Kolmogorov-Arnold 分类器系统（KACS）的机器学习函数逼近新方法。该方法解决了传统学习分类器系统（LCSs）在输入维度增加时面临的可扩展性问题。KACS 按维度重组规则，将函数分解为一维子问题，与传统方法相比，显著减少了所需的规则和参数数量。该系统已被证明是连续函数的通用逼近器，并以更少的参数展现出具有竞争力的准确性。 AI

影响 引入了一种新颖的函数逼近方法，有望提高基于规则的机器学习系统的可扩展性和效率。

排序理由 该条目描述了一种用于机器学习函数逼近的新理论方法和实现，包括其能力的建设性证明。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.NE (Neural & Evolutionary) TIER_1 English(EN) · Masaya Nakata ·

    Kolmogorov-Arnold 分类器系统作为通用逼近器

    As the input dimension $n$ grows, rule-based machine learning, such as Learning Classifier Systems (LCSs), faces a fundamental scalability bottleneck for function approximation: both rule count and parameter count grow exponentially with $n$. Traditional LCSs partition the $n$-di…

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