论文原文地址：CVPR2023OpenAccessRepository开源代码：https://github.com/tgxs002/CORA目录论文翻译摘要：1介绍2相关工作3方法3.1总述3.2区域提升3.3 锚点预匹配4实验4.1数据集&训练&评估4.2实施细节4.3 与最先进方法的比较4.4.区域激励的有效性4

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