2024深度学习发论文&模型涨点之—KAN+TransformerKAN+Transformer是一种结合了Kolmogorov-ArnoldNetworks（KAN）和Transformer架构的新型神经网络模型。这种结合模型利用了KAN的灵活性和可解释性，以及Transformer的强大表示能力和序列处理能力，以提高复杂数据任务的效率和准确性。

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是2024最新的，Kolmogorov-Arnold网络（ConvolutionalKANs），这种架构旨在将Kolmogorov-Arnold网络（KANs）的非线性激活函数整合到卷积层中，从而替代传统卷积神经网络（CNNs）的线性变换。与标准的卷积神经网络（CNN）相比，KANConv层引入了更多的参数，因

引言神经网络一直处于人工智能发展的前沿，从自然语言处理和计算机视觉到战略游戏、医疗保健、编码、艺术甚至自动驾驶汽车，无所不包。然而，随着这些模型的规模和复杂性不断扩大，它们的局限性正成为重大缺陷。对大量数据和计算能力的需求不仅使它们成本高昂，而且还引发了可持续

KS检验是基于Kolmogorovdistribution，指的是\[K=\sup_{t\in[0,1]}\left\lvertB(t)\right\rvert\]式中\(B(t)\)是布朗桥。\(K\)的累积分布函数是\[\Pr(K\lex)=1-2\sum_{k=1}^\infty(-1)^{k-1}\mathrme^{-2k^2x^2}=\frac{\sqrt{2\pi}}x\sum_{k=1}^\infty\mathrme^

KS检验是基于Kolmogorovdistribution，指的是\[K=\sup_{t\in[0,1]}\left\lvertB(t)\right\rvert\]式中\(B(t)\)是布朗桥。\(K\)的累积分布函数是\[\Pr(K\lex)=1-2\sum_{k=1}^\infty(-1)^{k-1}\mathrme^{-2k^2x^2}=\frac{\sqrt{2\pi}}x\sum_{k=1}^\infty\mathrme^

KAN官方代码库：https://github.com/KindXiaoming/pykan官方tutorials：https://kindxiaoming.github.io/pykan/目录AbstractKolmogorov–ArnoldNetworks(KAN)Kolmogorov-ArnoldRepresentationtheoremKANarchitectureImplementationdetailsKAN’sApproximation

MLP是多层感知器（MultilayerPerceptron）的缩写，它是一种前馈人工神经网络。MLP由至少三层节点组成：一个输入层、一个或多个隐藏层以及一个输出层。每一层的节点都与下一层的每个节点相连，并且每个连接都有一个权重。MLP通过这些权重和节点的激活函数来学习输入数据的模式。Kolmogorov

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