FourierKAN

基于傅里叶变换的PyTorch神经网络层

FourierKAN 人工神经网络傅里叶变换深度学习 PyTorch Github 开源项目

FourierKAN是一个基于傅里叶变换的PyTorch神经网络层，旨在替代传统的线性层和非线性激活组合。该项目受Kolmogorov-Arnold网络启发，采用一维傅里叶系数，提高了优化效率和数值稳定性。FourierKAN支持CPU和GPU运行，并提供了训练策略和正则化方法。其核心优势在于潜在的内存效率和性能提升，为深度学习模型设计开辟了新的可能性。

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介绍相关项目

torch-conv-kan - 引入基于Kolmogorov-Arnold表示理论的高效卷积神经网络

CUDAConvolutional layersGithubKolmogorov-Arnold NetworksPyTorchTorchConv KAN开源项目

项目展示了使用PyTorch和CUDA加速的Kolmogorov-Arnold网络（KAN）模型的训练、验证和量化，支持MNIST、CIFAR、TinyImagenet和Imagenet1k数据集的性能评估。当前项目持续开发，已发布涉及ResNet、VGG、DenseNet、U-net等架构的新模型和预训练权重，适用于医疗图像分割和高效卷积神经网络的进一步研究和优化。

Convolutional-KANs - KAN卷积网络探索参数效率与性能提升

CKANGithub卷积图像处理开源项目机器学习神经网络

Convolutional-KANs项目将Kolmogorov-Arnold网络(KAN)架构应用于卷积层，引入可学习的非线性激活函数。初步实验表明，KAN卷积在保持准确性的同时，可能比传统卷积网络更具参数效率。该项目正在更复杂的数据集上进行进一步测试，以评估KAN卷积的实际性能。这一创新为计算机视觉领域开辟了新的研究方向。

pykan - 实现了Kolmogorov-Arnold网络，提升神经网络准确性和可解释性

GithubKAN可解释性开源项目数学基础机器学习神经网络

pykan项目实现了Kolmogorov-Arnold网络(KAN)，这是一种在边缘应用激活函数的创新神经网络架构。KAN在多项任务中表现优于多层感知器(MLP)，提高了模型准确性、参数效率和可解释性。项目提供详细教程和示例，涵盖从函数拟合到PDE求解的应用，为科学发现和数学定律探索开辟新途径。

efficient-kan - Kolmogorov-Arnold网络的高效实现方案

GithubKANKolmogorov-Arnold Network优化实现开源项目神经网络稀疏化

efficient-kan是一个开源项目，为Kolmogorov-Arnold神经网络(KAN)提供高效实现。项目重构了计算方法，大幅降低内存消耗并提升计算效率。通过采用权重L1正则化和可选的独立比例B样条功能，项目在保持兼容性的同时优化了性能。最新更新改进了参数初始化，在MNIST数据集上显著提升了模型表现。

kan-gpt - 语言建模的生成式预训练转换的 PyTorch 实现

GithubKAN-GPTKolmogorov-Arnold网络PyTorch开源项目生成预训练变换器语言模型

KAN-GPT在PyTorch平台上实现了结合Kolmogorov-Arnold网络的生成式预训练变换器，用于高效的语言模型建设。该项目支持灵活的训练选项和多种数据集，体现了其在自然语言处理领域的广泛应用和成熟技术。KAN-GPT帮助开发者在文本生成和语言建模方面取得突破，进一步提升AI语言技术。

neuraloperator - 用于在 PyTorch 中学习神经算子的综合性库

Fourier Neural OperatorsFunction SpacesGithubNeuralOperatorPyTorchTensorized Neural Operators开源项目

neuraloperator库在PyTorch中实现了神经算子的学习，包括傅里叶神经算子和张量化神经算子。神经算子能实现函数空间间的映射，并支持任何分辨率的数据。该库提供了简单的安装和快速上手指南，并集成了Weights and Biases。欢迎社区贡献和提交问题。

KANbeFair - KAN与MLP神经网络性能对比研究

GithubKANbeFair开源项目性能评估机器学习模型神经网络比较网络架构

本项目对KAN和MLP神经网络进行了全面比较。研究表明,KAN在符号公式表示方面更优,MLP则在计算机视觉、机器学习、文本和音频处理任务中表现更佳。通过网络架构消融实验,发现KAN的主要优势源于B样条函数的应用。项目提供了安装指南、运行说明及参数量和FLOPs计算方法,为神经网络研究提供了有价值的实验资源。

X-KANeRF - 利用多种基函数拟合神经辐射场方程

GithubKANNeRF基函数开源项目神经网络计算机图形学

X-KANeRF项目探索了利用Kolmogorov-Arnold网络和多种基函数拟合神经辐射场方程的方法。项目实现了20多种基函数模型,包括B样条、傅里叶变换和高斯RBF等,并在合成数据集上比较了性能。研究结果显示不同基函数对NeRF表现的影响各异,为NeRF模型优化提供了新视角。该研究为理解和改进NeRF模型提供了新思路,有望推动计算机视觉和图形学领域的进步。

U-KAN - 提升医学图像分割和生成效能的创新框架

GithubU-KAN医学图像分割医学图像生成开源项目深度学习计算机视觉

U-KAN是一个将Kolmogorov-Arnold网络(KAN)层整合到U-Net结构中的医学图像处理框架。这种创新设计在提高图像分割和生成任务准确性的同时，降低了计算成本。U-KAN在多个医学图像数据集的分割任务中表现出色，并在图像生成领域展现潜力。这项研究为医学图像处理技术的进步提供了新思路，有望推动更精准、高效的诊断和分析工具的发展。

neural-fortran - Fortran实现的开源并行深度学习框架

FortranGithubneural-fortran并行计算开源项目深度学习神经网络

neural-fortran是一个基于Fortran的开源深度学习框架,支持密集和卷积神经网络的训练与推理。该框架提供多种优化器和激活函数,支持从Keras HDF5文件加载模型,并实现数据并行。其特点包括高性能计算、易用性和可扩展性,适用于多种深度学习应用场景。

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