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研究：KAN网络强化学习样本效率提升40%
论文系统研究Kolmogorov-Arnold网络（KAN）在强化学习中的样本效率。在Feynman数据集与Gymnasium基准上的实验显示，使用KAN架构可减少40%样本达到相近性能，训练过程中相对性能提升最高达50%，且对奖励噪声具有鲁棒性。结果表明KAN架构有望实现更样本高效的强化学习。
arXiv cs.LG24 天前
#网络架构
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SW-KAN：基于 q-正交多项式的 KAN
论文提出 SW-KAN，用定义在半无限域上的 Stieltjes-Wigert q-正交多项式替代 B 样条，解决无界输入与有界正交基的域不匹配问题。通过指数-tanh 映射与三项递推实现 O(N) 求值，在图像分类与函数逼近上取得更优的精度-效率权衡。
arXiv cs.LG31 天前
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解码器设计对心电图波形分割的影响
论文关注心电图 P 波、QRS 波群与 T 波边界分割中架构设计被忽视的问题，提出 R-U-Net，将 ResNet-18 编码器与 U-Net 解码器配对。在 SemiSegECG 上，R-U-Net 在全部 16 个域内设置中比最强基线提升 3.3-13.0 mIoU，跨域设置达 82.6 m…
arXiv cs.LG47 天前