KAN与Transformer的结合，科研效率与质量的双重提升！

2024深度学习发论文&模型涨点之——KAN+Transformer

KAN+Transformer是一种结合了Kolmogorov-Arnold Network（KAN）和Transformer架构的新型深度学习模型。这种结合旨在利用KAN的灵活性和可解释性以及Transformer的强表示能力和序列处理能力，以提高模型在复杂数据任务中的效率和准确性。KAN+Transformer模型在多个领域显示出了潜力，特别是在时间序列预测和图像分类等任务中。

KAN+Transformer在时间序列预测方面也展现出了优异的性能，通过引入时间依赖性和记忆管理来增强模型对时间序列数据的处理能力。总的来说，KAN+Transformer是一个有前景的研究方向，它通过结合KAN和Transformer的优势，提高了模型的准确性、可解释性以及处理复杂数据任务的能力。

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论文精选

论文1：

A Temporal Kolmogorov-Arnold Transformer for Time Series Forecasting

时间序列预测的时序Kolmogorov-Arnold变换器

方法

Temporal Kolmogorov-Arnold Networks (TKANs)：提出了一种新的基于注意力的架构，使用