综上所述,我们可以看到,将Wav-KAN用于信号处理,JacobiKAN用于准确的全局近似,以及TaylorKAN用于局部近似相结合,有可能在学习时间序列数据的复杂关系方面取得显著成效。这正是RMoK模型的核心思想。 RMoK模型架构解析 可逆KAN混合模型(Reversible Mixture of KAN, RMoK)是一种结构简洁而高效的模型,它巧妙地将
将kan神经网络融入unet瓶颈层,同时采用取token、深度可分离卷积,性能超越一众unet系列、umamba,手把手带你找模型创新点, 视频播放量 19、弹幕量 0、点赞数 0、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 我不想debug, 作者简介 愿所有代码都能一路绿灯!,相关视频
在深入RMoK架构之前,我们首先回顾KAN的基本原理和工作机制。 图1MLP与KAN的比较:MLP在连接上具有可学习的权重,节点上有固定的激活函数。KAN在连接上使用可学习的激活函数,节点执行求和操作。 上图展示了MLP和KAN的核心差异。在MLP中连接代表可学习的权重,节点是固定的激活函数(如ReLU、tanh等)。而KAN采用了不同的...
综上所述,我们可以看到,将Wav-KAN用于信号处理,JacobiKAN用于准确的全局近似,以及TaylorKAN用于局部近似相结合,有可能在学习时间序列数据的复杂关系方面取得显著成效。这正是RMoK模型的核心思想。 RMoK模型架构解析 可逆KAN混合模型(Reversible Mixture of KAN, RMoK)是一种结构简洁而高效的模型,它巧妙地将门控网络与...
RMoK模型架构解析 可逆KAN混合模型(Reversible Mixture of KAN, RMoK)是一种结构简洁而高效的模型,它巧妙地将门控网络与由不同专家KAN层组成的单一"KAN混合"层相结合。图6详细展示了RMoK的完整架构。 图6:RMoK模型架构示意图。 从图6中我们可以看到,RMoK模型采用了RevIN(ReversibleInstanceNormalization,可逆实例归...
RMoK模型架构解析 可逆KAN混合模型(Reversible Mixture of KAN, RMoK)是一种结构简洁而高效的模型,它巧妙地将门控网络与由不同专家KAN层组成的单一"KAN混合"层相结合。图6详细展示了RMoK的完整架构。 图6:RMoK模型架构示意图。 从图6中我们可以看到,RMoK模型采用了RevIN(ReversibleInstanceNormalization,可逆实例归...
RMoK模型架构解析 可逆KAN混合模型(Reversible Mixture of KAN, RMoK)是一种结构简洁而高效的模型,它巧妙地将门控网络与由不同专家KAN层组成的单一"KAN混合"层相结合。图6详细展示了RMoK的完整架构。 图6:RMoK模型架构示意图。 从图6中我们可以看到,RMoK模型采用了RevIN(ReversibleInstanceNormalization,可逆实例归...
RMoK模型架构解析 可逆KAN混合模型(Reversible Mixture of KAN, RMoK)是一种结构简洁而高效的模型,它巧妙地将门控网络与由不同专家KAN层组成的单一"KAN混合"层相结合。图6详细展示了RMoK的完整架构。 图6:RMoK模型架构示意图。 从图6中我们可以看到,RMoK模型采用了RevIN(ReversibleInstanceNormalization,可逆实例归...