Newton-Kaczmarz method

新方法加速Kolmogorov-Arnold网络训练

研究人员开发了Kolmogorov-Arnold网络（KANs）的新型并发训练方法，旨在克服Newton-Kaczmarz（NK）算法的顺序限制。提出的策略包括预训练程序、在不相交的数据子集上进行训练并合并模型，以及一种用于现场可编程门阵列（FPGAs）的无除法定制。与传统的感知机（MLPs）相比，这些进展预计将显著加速KANs的训练，并提供了实验结果和可复现的代码。