Kolmogorov-Arnold-Netze

Kolmogorov-Arnold-Netze sind eine Art neuronale Netzarchitektur, die auf dem Kolmogorov-Arnold-Superpositionstheorem basiert. Sie sind darauf ausgelegt, komplexe Probleme durch die Approximation multivariater Funktionen zu lösen. Diese Netzstruktur kann nichtlineare Beziehungen in hochdimensionalen Daten effizient darstellen und lernen, was die Generalisierungsfähigkeit und die Vorhersagegenauigkeit des Modells verbessert. Im Bereich der künstlichen Intelligenz liegt der Anwendungswert von Kolmogorov-Arnold-Netzen in ihrer starken Datenanpassungsfähigkeit und ihrem Vermögen, komplexe Muster zu erkennen. Dies macht sie für verschiedene maschinelle Lernaufgaben wie Regressionsanalyse, Klassifizierung und Zeitreihenvorhersage geeignet.