TruKAN: Effizientere Kolmogorov-Arnold-Netze mit Potenzfunktionen
In einer neuen Veröffentlichung auf arXiv präsentiert das Forschungsteam die Architektur TruKAN, die die klassische Kolmogorov-Arnold-Netzwerk (KAN)-Struktur mit lernbaren Aktivierungsfunktionen kombiniert. Durch den Ersatz der B-Spline-Basis durch abgeschnittene Potenzfunktionen aus der k‑Ordnung-Spline-Theorie bleibt die Ausdruckskraft des Modells erhalten, während Genauigkeit und Trainingszeit signifikant verbessert werden.
