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English(EN) Necessary and sufficient conditions for universality of Kolmogorov-Arnold networks

新研究探讨KAN通用性与基于高斯的网络稳定性

作者 PulseAugur 编辑部 · [2 个来源] ·

研究人员探讨了Kolmogorov-Arnold网络（KANs）的通用性，证明了单个非仿射边缘函数与仿射函数结合足以使深度KANs成为通用逼近器。进一步分析表明，对于具有恰好两层隐藏层的KANs，通用性取决于边缘函数的非多项式性质。此外，还引入了一种名为单位分割高斯KAN（PU-GKANs）的新变体，利用高斯基函数，与基于样条的激活函数相比，提高了稳定性和准确性。 AI

影响 关于KAN通用性的新理论发现和一种新颖的PU-GKAN变体可能会带来更稳定、更准确的神经网络架构。

排序理由 2026年4月26日发表了两篇arXiv论文，详细介绍了Kolmogorov-Arnold网络的理论特性和新变体。

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新研究探讨KAN通用性与基于高斯的网络稳定性

报道来源 [2]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Vugar Ismailov ·

    Necessary and sufficient conditions for universality of Kolmogorov-Arnold networks

    arXiv:2604.23765v1 Announce Type: new Abstract: We analyze the universal approximation property of Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) in terms of their edge functions. If these functions are all affine, then universality clearly fails. How many non-affine functions are needed, in …

  2. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Amir Nooeizadegan ·

    Partition-of-Unity Gaussian Kolmogorov-Arnold Networks

    arXiv:2604.23599v1 Announce Type: cross Abstract: Gaussian basis functions provide an efficient and flexible alternative to spline activations in KANs. In this work, we introduce the partition-of-unity Gaussian KAN (PU-GKAN), a Shepard-type normalized Gaussian KAN in which the Ga…

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