项目推荐：Convolutional-KANs

项目推荐：Convolutional-KANs

【免费下载链接】Convolutional-KANs This project extends the idea of the innovative architecture of Kolmogorov-Arnold Networks (KAN) to the Convolutional Layers, changing the classic linear transformation of the convolution to learnable non linear activations in each pixel. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/Convolutional-KANs

1. 项目基础介绍和主要编程语言

Convolutional-KANs 是一个开源项目，旨在将Kolmogorov-Arnold Networks (KAN)的创新架构扩展到卷积层。该项目的主要编程语言是Python，并且使用了PyTorch深度学习框架来实现其核心功能。

2. 项目的核心功能

该项目的主要功能是将传统的卷积操作替换为可学习的非线性激活函数，从而在每个像素上进行非线性变换。这种创新的方法不仅改变了卷积层的经典线性变换，还引入了更多的参数效率。具体来说，KAN卷积层通过应用可学习的非线性激活函数到每个元素，然后将它们相加，从而生成卷积步骤的结果。

3. 项目最近更新的功能

最近，该项目进行了以下更新：

• 实验扩展：增加了对更复杂数据集的实验，以验证KAN卷积网络在不同数据集上的性能。
• 超参数调优：引入了随机搜索方法进行超参数调优，以提高模型的性能。
• 架构实验：进行了更多架构的实验，包括动态更新网格范围的实验，以探索不同架构对模型性能的影响。

这些更新旨在进一步提升KAN卷积网络的性能，并验证其在不同应用场景中的有效性。

【免费下载链接】Convolutional-KANs This project extends the idea of the innovative architecture of Kolmogorov-Arnold Networks (KAN) to the Convolutional Layers, changing the classic linear transformation of the convolution to learnable non linear activations in each pixel. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/co/Convolutional-KANs