شبكات كولموغوروف-أرنولد

شبكات كولموغوروف-أرنولد هي نوع من هندسة الشبكات العصبية المستندة إلى نظرية التراكيب كولموغوروف-أرنولد، وهي مصممة لحل المشكلات المعقدة من خلال تقريب الدوال المتعددة المتغيرات. يمكن لهذه البنية الشبكية تمثيل وتعلم العلاقات غير الخطية في البيانات ذات الأبعاد العالية بكفاءة، مما يعزز قدرة النموذج على التعميم ودقة التنبؤ. في مجال الذكاء الاصطناعي، تكمن قيمة تطبيق شبكات كولموغوروف-أرنولد في قدرتها القوية على مطابقة البيانات وتمييز الأنماط المعقدة، مما يجعلها مناسبة لمهام التعلم الآلي المختلفة مثل تحليل الانحدار، التصنيف، والتنبؤ بالسلسلة الزمنية.