ИДЕЯ, ОСНОВНЫЕ РАЗРАБОТКИ И ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ. КОЛМОГОРОВА-АРНОЛЬДА: АНАЛИТИЧЕСКИЙ ОБЗОР

Сети Колмогорова-Арнольда (KANs) стали многообещающим достижением в области нейронных сетей, предлагая улучшенную интерпретируемость, эффективность и адаптивность. В этом обзоре рассматриваются различные области применения и разработки KANs которые подчеркивают универсальность и потенциал KANs в улучшении различных приложений машинного обучения. Будущие исследования будут сосредоточены на дальнейшем совершенствовании этих архитектур и изучении их пригодности для различных наборов данных и задач.

Name of journalRaqamli iqtisodiyot
Number of edition10-son
View count 15

Web Address https://infocom.uz/magazine/17

DOI

Date of creation in the UzSCI system 07-07-2025

Read count 15

Date of publication 08-01-2025

Main LanguageRus

Pages1485-1500

Tags

Сети Колмогорова-Арнольда

прогнозирование временных рядов

классификация изображений

Русский

Сети Колмогорова-Арнольда (KANs) стали многообещающим достижением в области нейронных сетей, предлагая улучшенную интерпретируемость, эффективность и адаптивность. В этом обзоре рассматриваются различные области применения и разработки KANs которые подчеркивают универсальность и потенциал KANs в улучшении различных приложений машинного обучения. Будущие исследования будут сосредоточены на дальнейшем совершенствовании этих архитектур и изучении их пригодности для различных наборов данных и задач.

Tags

Сети Колмогорова-Арнольда

прогнозирование временных рядов

классификация изображений

№ Author name position Name of organisation

1 Adilova F.T. доктор технических наук, профессор, руководитель лаборатории Институт математики им. В. И. Романовского АН Республики Узбекистан

№ Name of reference

1 https://overclockers.ru/blog/cool-gadgets/show/191098/Vse-bol-she-ekspertov-govoryat-o-skorom-zakate-ery-II-i-shlopyvanii-myl-nogo-puzyrya-umnyh-algoritmov

2 Albert Gu, Tri Dao Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces arXiv:2312.00752v2 [cs.LG] 31 May 2024.

3 Bochra Hadj Kilani Kolmogorov-Arnold Networks: Key Developments and Uses https://doi.org/10.32388/7NNCAA

4 Yuntian Hou, Di Zhang A comprehensive survey on Kolmogorov- Arnold networks (KAN) arXiv:2407.11075v4 [cs.LG] 27 Aug 2024.

5 Ziming Liu, Yixuan Wang, Sachin Vaidya, Fabian Ruehle KAN: Kolmogorov–Arnold Networks arXiv:2404.19756v1 [cs.LG] 30 Apr 2024.

6 J. Liu et al. Kolmogorov-Arnold networks for symbolic regression and time series prediction. Journal of Machine Learning Research, 25(2):95–110, 2024.

7 Kunpeng Xu, Lifei Chen, Shengrui Wang Kolmogorov-Arnold networks for time series: bridging predictive power and interpretability arXiv:2406.02496v1 [cs.LG] 4 Jun 2024.

8 Ziyao Li Kolmogorov-Arnold Networks are Radial Basis Function Networks arXiv:2405.06721v1.

9 Bozorgasl, Z., & Chen, H. (2024). Wav-KAN: Wavelet Kolmogorov-Arnold networks. arXiv:2405.12832.https://arxiv.org/abs/2405.12832

10 Diab W. Abueidda, Panos Pantidis, Mostafa E. Mobasher† DEEPOKAN: deep operator network based on Kolmogorov- Arnold networks for mechanics problems https://doi.org/10.48550/arXiv.2405.19143

11 Cheon, M. (2024). Kolmogorov-Arnold Network for Satellite Image Classification in Remote Sensing. https://arxiv.org/abs/2406.00600.

12 Galitsky, B. A. (2024). Kolmogorov-Arnold Network for Word-Level Explainable Meaning Representation. https://www.preprints.org/manuscript/202405.1981

13 Chenxin Li, Xinyu Liu, Wuyang Li, Cheng Wang, Hengyu Liu, Yifan Liu, Zhen Chen, Yixuan Yuan U-KAN Makes Strong Backbone for Medical Image Segmentation and Generation https://doi.org/10.48550/arXiv.2406.02918

14 Mengxi Liu, Sizhen Bian, Bo Zhou, Paul Lukowicz iKAN: Global Incremental Learning with KAN for Human Activity Recognition Across Heterogeneous Datasets https://doi.org/10.48550/arXiv.2406.01646.

Waiting

№	Name of reference
1	https://overclockers.ru/blog/cool-gadgets/show/191098/Vse-bol-she-ekspertov-govoryat-o-skorom-zakate-ery-II-i-shlopyvanii-myl-nogo-puzyrya-umnyh-algoritmov
2	Albert Gu, Tri Dao Mamba: Linear-Time Sequence Modeling with Selective State Spaces arXiv:2312.00752v2 [cs.LG] 31 May 2024.
3	Bochra Hadj Kilani Kolmogorov-Arnold Networks: Key Developments and Uses https://doi.org/10.32388/7NNCAA
4	Yuntian Hou, Di Zhang A comprehensive survey on Kolmogorov- Arnold networks (KAN) arXiv:2407.11075v4 [cs.LG] 27 Aug 2024.
5	Ziming Liu, Yixuan Wang, Sachin Vaidya, Fabian Ruehle KAN: Kolmogorov–Arnold Networks arXiv:2404.19756v1 [cs.LG] 30 Apr 2024.
6	J. Liu et al. Kolmogorov-Arnold networks for symbolic regression and time series prediction. Journal of Machine Learning Research, 25(2):95–110, 2024.
7	Kunpeng Xu, Lifei Chen, Shengrui Wang Kolmogorov-Arnold networks for time series: bridging predictive power and interpretability arXiv:2406.02496v1 [cs.LG] 4 Jun 2024.
8	Ziyao Li Kolmogorov-Arnold Networks are Radial Basis Function Networks arXiv:2405.06721v1.
9	Bozorgasl, Z., & Chen, H. (2024). Wav-KAN: Wavelet Kolmogorov-Arnold networks. arXiv:2405.12832.https://arxiv.org/abs/2405.12832
10	Diab W. Abueidda, Panos Pantidis, Mostafa E. Mobasher† DEEPOKAN: deep operator network based on Kolmogorov- Arnold networks for mechanics problems https://doi.org/10.48550/arXiv.2405.19143
11	Cheon, M. (2024). Kolmogorov-Arnold Network for Satellite Image Classification in Remote Sensing. https://arxiv.org/abs/2406.00600.
12	Galitsky, B. A. (2024). Kolmogorov-Arnold Network for Word-Level Explainable Meaning Representation. https://www.preprints.org/manuscript/202405.1981
13	Chenxin Li, Xinyu Liu, Wuyang Li, Cheng Wang, Hengyu Liu, Yifan Liu, Zhen Chen, Yixuan Yuan U-KAN Makes Strong Backbone for Medical Image Segmentation and Generation https://doi.org/10.48550/arXiv.2406.02918
14	Mengxi Liu, Sizhen Bian, Bo Zhou, Paul Lukowicz iKAN: Global Incremental Learning with KAN for Human Activity Recognition Across Heterogeneous Datasets https://doi.org/10.48550/arXiv.2406.01646.