Машинное обучение RU

👩‍💻 pykan — это проект, который реализует Kolmogorov-Arnold Networks (KANs)!

💡 KAN (сеть Колмогорова-Арнольда) представляет собой тип искусственных нейронных сетей, который отличается от классических многослойных перцептронов (MLP). В KAN используются особые функции активации на рёбрах сети, что позволяет решать задачи с высокой точностью и интерпретируемостью.

🔍 Возможности использования:

🌟 Научные задачи: Благодаря своей точности и способности моделировать сложные зависимости, KAN может использоваться для вычислительных задач, таких как решение сложных дифференциальных уравнений или моделирование физических процессов.

🌟 Нейронные сети и машинное обучение: KAN может быть использован для задачи обучения с учётом данных, которые трудно моделировать с использованием стандартных MLP или других популярных архитектур.

🔐 Лицензия: MIT

📖 Arxiv
🖥 Github

@machinelearning_ru

Please open Telegram to view this post

VIEW IN TELEGRAM

😁17🤩6👍4❤2🔥1

www.tgoop.com/machinelearning_ru/2309

3.37K viewsDec 24, 2024 at 10:45

👩‍💻 pykan — это проект, который реализует Kolmogorov-Arnold Networks (KANs)!

💡 KAN (сеть Колмогорова-Арнольда) представляет собой тип искусственных нейронных сетей, который отличается от классических многослойных перцептронов (MLP). В KAN используются особые функции активации на рёбрах сети, что позволяет решать задачи с высокой точностью и интерпретируемостью.

🔍 Возможности использования:

🌟 Научные задачи: Благодаря своей точности и способности моделировать сложные зависимости, KAN может использоваться для вычислительных задач, таких как решение сложных дифференциальных уравнений или моделирование физических процессов.

🌟 Нейронные сети и машинное обучение: KAN может быть использован для задачи обучения с учётом данных, которые трудно моделировать с использованием стандартных MLP или других популярных архитектур.

🔐 Лицензия: MIT

📖 Arxiv
🖥 Github

@machinelearning_ru