RESEARCHarXiv CS.AI·vor 21T
KAN-MLP-Mixer: A comprehensive investigation of the usage of Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) for improving IMU-based Human Activity Recognition
Kolmogorov-Arnold-Netzwerke (KANs) eignen sich hervorragend für saubere Daten, haben aber Schwierigkeiten mit verrauschten realen Datensätzen, während konventionelle MLPs rauschresistent und effizient sind. Diese Arbeit schlägt eine hybride KAN-MLP-Architektur für die IMU-basierte menschliche Aktivitätserkennung vor, die die Präzision von KANs mit der Robustheit und Effizienz von MLPs verbindet.
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