【亲测免费】 Efficient-KAN 项目推荐

Efficient-KAN 项目推荐

【免费下载链接】efficient-kan An efficient pure-PyTorch implementation of Kolmogorov-Arnold Network (KAN). 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ef/efficient-kan

1. 项目基础介绍和主要编程语言

项目名称: Efficient-KAN
项目链接: https://github.com/Blealtan/efficient-kan
主要编程语言: Python

Efficient-KAN 是一个高效的 Kolmogorov-Arnold Network (KAN) 实现项目，基于 PyTorch 框架。该项目旨在提供一个高效、纯 PyTorch 的 KAN 实现，以解决原始实现中的性能问题。

2. 项目的核心功能

Efficient-KAN 的核心功能包括：

• 高效的计算实现: 通过重新定义计算方式，显著减少了内存开销，使得计算过程更加高效。
• 矩阵乘法优化: 将激活函数的计算重新表述为矩阵乘法，使得前向和反向传播过程更加自然和高效。
• L1 正则化替代: 使用更常见的权重 L1 正则化替代原始实现中的非线性操作，提高了计算效率。
• 可配置的激活函数: 提供了可学习的激活函数（B-splines），并允许用户选择是否启用独立的激活函数缩放。

3. 项目最近更新的功能

最近更新的功能包括：

• 参数初始化优化: 在 2024-05-04 的更新中，作者对 base_weight 和 spline_scaler 矩阵进行了初始化优化，采用了 kaiming_uniform_ 初始化方法，显著提升了在 MNIST 数据集上的性能。
• 性能提升: 通过参数初始化优化，MNIST 数据集上的准确率从约 20% 提升到约 97%。

Efficient-KAN 项目通过一系列优化措施，显著提升了 Kolmogorov-Arnold Network 的计算效率和性能，是一个值得关注的开源项目。

【免费下载链接】efficient-kan An efficient pure-PyTorch implementation of Kolmogorov-Arnold Network (KAN). 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ef/efficient-kan