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Wei Liu
Wei Liu
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Kolmogorov-Arnold网络实现无维度收敛速率
研究人员为使用B样条作为其单变量分量的Kolmogorov-Arnold网络（KANs）建立了收敛保证。研究表明，KAN样条筛中的最小二乘估计器可以达到$O((\log n / n)^{2r/(2r+1)})$的收敛速率，这在对数因子范围内被认为是minimax最优的。该速率独立于环境维度，反映了KAN架构的结构，而不是逃避了标准的minimax速率。此外，该论文还引入了一个用于自适应速率达到的节点选择规则，并指出仅通过中心化无法识别单变量分量。
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新框架提升AI求解器在复杂优化任务中的鲁棒性
研究人员开发了一个新框架，以增强深度强化学习求解器在多目标组合优化问题上的鲁棒性。该框架包括一种对抗性攻击方法，用于生成揭示求解器弱点的挑战性实例，以及一种对抗性训练策略，以提高在未见数据上的性能。在各种优化问题上的实验表明，所提出的攻击能有效识别求解器漏洞，而防御机制则显著提升了神经求解器的鲁棒性和泛化能力。