English(EN) Posterior Contraction Rates for Sparse Kolmogorov-Arnold Networks in Anisotropic Besov Spaces

贝叶斯KAN在新的理论中实现了接近minimax的速率

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] · 2026-05-12 07:14

研究人员为稀疏贝叶斯Kolmogorov-Arnold网络（KANs）开发了一个理论框架。他们的工作为KANs奠定了统计基础，证明了这些网络可以实现接近minimax的后验收缩率。分析表明，KANs可以通过控制宽度和参数稀疏性（而非深度）来控制近似复杂度，从而适应未知的函数平滑度并避免维度灾难。 AI

影响为KANs提供了理论基础，可能影响未来的神经网络架构及其统计分析。

排序理由该集群包含一篇详细介绍贝叶斯神经网络理论进展的学术论文。

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arXiv stat.ML TIER_1 English(EN) · Jeunghun Oh, Kyeongwon Lee, Jaeyong Lee, Lizhen Lin · 2026-05-13 04:00

Posterior Contraction Rates for Sparse Kolmogorov-Arnold Networks in Anisotropic Besov Spaces

arXiv:2605.11652v1 Announce Type: new Abstract: We study posterior contraction rates for sparse Bayesian Kolmogorov-Arnold networks (KANs) over anisotropic Besov spaces, providing a statistical foundation of KANs from a Bayesian point of view. We show that sparse Bayesian KANs eq…
arXiv stat.ML TIER_1 English(EN) · Lizhen Lin · 2026-05-12 07:14

Posterior Contraction Rates for Sparse Kolmogorov-Arnold Networks in Anisotropic Besov Spaces

We study posterior contraction rates for sparse Bayesian Kolmogorov-Arnold networks (KANs) over anisotropic Besov spaces, providing a statistical foundation of KANs from a Bayesian point of view. We show that sparse Bayesian KANs equipped with spike-and-slab-type sparsity priors …

报道来源 [2]

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