aerodynamics

KAN在空气动力学研究中表现与MLP和GNN相当，有时略逊一筹 · 追踪3个来源

一篇新的研究论文将Kolmogorov Arnold网络 (KAN) 与多层感知器 (MLP) 和图神经网络 (GNN) 在空气动力学预测任务上的性能进行了比较。虽然KAN表现出良好的性能和较低的复杂度，但其有效性与MLP相当或略逊一筹，而GNN尽管训练时间更长，但取得了最佳结果。研究还指出，KAN可能会出现训练不稳定的情况，并且需要仔细进行超参数优化。