kolmogorov-arnold-network

我们提出了用于多维函数逼近和随机场学习的层级RBF-KAN和RBF-SKAN架构。这些框架具有通用逼近性质，并能部分缓解维度灾难，实验结果表明其准确性优于现有方法。

本文提出了 Gated QKAN-FWP，这是一个可扩展的量子启发序列学习框架，它通过单量子比特数据重新加载电路，将快速权重程序员（Fast Weight Programmers）与柯尔莫哥洛夫-阿诺德网络（Kolmogorov-Arnold Networks）相结合。