KANs

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RESEARCHarXiv CS.LG·vor 26T

Population Risk Bounds for Kolmogorov-Arnold Networks Trained by DP-SGD with Correlated Noise

Diese Forschung etabliert die ersten Populationsrisikogrenzen für Kolmogorov-Arnold-Netzwerke (KANs), die mittels Mini-Batch-SGD trainiert werden, einschließlich differentially privatem SGD (DP-SGD) mit korreliertem Rauschen. Sie deckt praktischere Szenarien ab als frühere KAN-Theorien und liefert schärfere Ergebnisse für feste Spezialisierungen der zweiten Schicht.

neural networks Optimization Differential Privacy machine learning

RESEARCHarXiv CS.LG·4/27/2026

LTBs-KAN: Linear-Time B-splines Kolmogorov-Arnold Networks

LTBs-KAN ist eine neuartige neuronale Netzwerkarchitektur, die die Langsamkeit herkömmlicher KANs überwindet, indem sie lineare Komplexität und Parameterreduktion bietet. Die Studie zeigt signifikante Verbesserungen der Recheneffizienz und Parameterreduktion bei Datensätzen wie MNIST, Fashion-MNIST und CIFAR-10.

neural networks B-splines deep learning Computational Efficiency