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外贸网站该怎么做,网站建设培训机构,国外web设计网站,临沂网站建设推广今天给大家分享一个能让审稿人眼前一亮,好发一区的idea:小波变换KAN! 一方面:KAN刚中稿ICLR25,正是风口上,与小波变换的结合还处于起步阶段,正是红利期,创新空间广阔。 另一方面&a…

今天给大家分享一个能让审稿人眼前一亮,好发一区的idea:小波变换+KAN!

一方面:KAN刚中稿ICLR25,正是风口上,与小波变换的结合还处于起步阶段,正是红利期,创新空间广阔。

另一方面,两者结合,能同时满足高精度、可解释、低计算成本的需求,为处理复杂和非平稳数据提供全新的视角。这便意味着金融、医疗、工业等领域的任务,都可以用该方法重做一遍。具体点说:小波变换多分辨率分析的特性,能同时捕捉高频和低频特征。而KAN的一大亮点便是可解释,且其能通过将多维函数分解为单变量函数的组合,来简化计算复杂度,从而有助于模型性能提升!

目前该方向已取得了不少优秀成果,比如有模型联邦学习中准确率近100%;还有模型在图像分类中性能狂提50.41%……为方便大家研究的进行,我给大家挑选了必读论文和源码,一起来看!

论文原文+开源代码需要的同学看文末

Wav-KAN: Wavelet Kolmogorov-Arnold Networks

内容:本文介绍了一种名为Wav-KAN的新型神经网络架构,它通过在Kolmogorov-Arnold网络结构中引入小波函数,解决了传统多层感知器(MLP)和最近提出的Spl-KAN在可解释性、训练速度、鲁棒性、计算效率和性能方面的局限性。Wav-KAN利用小波的多分辨率分析能力,能够高效地捕捉输入数据的高频和低频成分,并通过正交或半正交基函数实现对数据结构的准确表示,同时避免过拟合噪声。

CaLMPhosKAN: Prediction of General Phosphorylation Sites in Proteins via Fusion of Codon-Aware Embeddings with Amino Acid-Aware Embeddings and Wavelet-based Kolmogorov–Arnold Network

内容:文章提出了一种用于预测蛋白质磷酸化位点的新方法,它通过融合密码子感知嵌入和氨基酸感知嵌入,并结合基于小波的KAN来实现。该方法利用密码子语言模型生成的嵌入信息,结合氨基酸级别的嵌入,通过早期融合策略整合特征。随后,通过ConvBiGRU网络提取局部窗口内残基的时空相关性特征,并由基于高斯导数(DoG)小波变换的KAN进行最终预测。在独立测试中,CaLMPhosKAN在预测丝氨酸-苏氨酸和酪氨酸磷酸化位点方面优于现有方法,并且在预测蛋白质无序区域内的磷酸化位点方面表现出色

FC-KAN: FUNCTION COMBINATIONS IN KOLMOGOROV-ARNOLD NETWORKS

内容:本文介绍了一种新型的KAN,它通过在低维数据中结合流行的数学函数(如B样条、小波和径向基函数)的输出来提升模型性能。FC-KAN利用多种函数组合方法(包括求和、逐元素乘积、二次和三次函数表示、拼接以及线性变换等)来捕捉输入数据的特征。实验表明,FC-KAN在MNIST和Fashion-MNIST数据集上的表现优于多层感知器(MLP)和其他现有的KAN模型,尤其是在使用二次函数组合B样条和高斯差分(DoG)输出的变体中表现最为出色。该研究为未来KAN的设计和函数组合在神经网络中的应用提供了新的思路。

Prediction of Infiltrating Ductal Carcinoma using Morlet Wavelet Integrated Kolmogorov Arnold Network

内容:本文提出了一种基于Morlet小波变换与Kolmogorov-Arnold网络(KAN)相结合的模型,用于预测浸润性导管癌(IDC)。该研究利用IDC_regular_ps50_idx5数据集中的组织病理学图像,通过数据增强技术平衡数据集后进行模型训练。Morlet小波变换能够同时捕捉空间域和频率域的信息,有助于从图像中提取特征并识别模式。

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