Gaussian Basis Functions

新研究探讨KAN通用性与基于高斯的网络稳定性

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。