热门
导航
快讯
推荐文章
热门
导航
快讯
推荐文章
#KAN
X-KANeRF
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。
pykan
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
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。
相关文章
Pykan: 开创性的Kolmogorov-Arnold网络框架
2 个月前
X-KANeRF: 探索基于KAN的NeRF新方法
2 个月前
Efficient-KAN: 一个高效的Kolmogorov-Arnold网络PyTorch实现
2 个月前
使用协议
隐私政策
广告服务
投诉举报邮箱: service@vectorlightyear.com
@2024 懂AI
·
鲁ICP备2024100362号-6
·
鲁公网安备37021002001498号