KolmogorovArnoldNetworks(KAN)最近作为MLP的替代而流行起来，KANs使用Kolmogorov-Arnold表示定理的属性，该定理允许神经网络的激活函数在边缘上执行，这使得激活函数“可学习”并改进它们。目前我们看到有很多使用KAN替代MLP的实验，但是目前来说对于图神经网络来说还没有类似的实验

​引子U-Net的鼎鼎大名，我觉得无需我多言了。图像分割和扩散概率模型的基石。作者探索了KANs在改进视觉任务Backbone网络方面的未开发潜力。作者研究、修改并重新设计已建立的U-NetPipeline，通过在标记化的中间表示上整合专用的KAN层，称之为U-KAN。严格的医学图像分割基准测试验

首先，让我们快速概述一下KAN及其实现的理论：柯尔莫哥洛夫-阿诺德表示定理：我们跳过繁琐的公式和定义，只用一个简单的解释。KART指出，任何具有多个输入的连续函数都可以通过组合单个输入的简单函数（如正弦或平方）并将它们相加来创建。例如，多元函数f(x,y)=x*y。这可以写成：((

首先，让我们快速概述一下KAN及其实现的理论：柯尔莫哥洛夫-阿诺德表示定理：我们跳过繁琐的公式和定义，只用一个简单的解释。KART指出，任何具有多个输入的连续函数都可以通过组合单个输入的简单函数（如正弦或平方）并将它们相加来创建。例如，多元函数f(x,y)=x*y。这可以写成：((

我们需要的是在Kubernetes上构建和管理边缘机器学习应用程序的一致方法，一种可以加快开发和交付速度的方法。这就是KAN的作用，即KubeAIApplicationNexus。正如介绍性博客文章所指出的那样，这个名字来自一个普通话动词，翻译为“观看”或“看”。KAN是一个开源项目，托管在GitHub