«`html
Улучшение интерпретируемости и производительности нейронных сетей с волновыми функциями в интегрированных сетях Колмогорова-Арнольда (Wav-KAN)
Продвижения в области искусственного интеллекта привели к появлению эффективных систем, которые принимают неоднозначные решения, вызывая опасения относительно использования недоверенных ИИ в повседневной жизни и экономике. Понимание нейронных сетей важно для доверия, этических вопросов, таких как алгоритмический биас, и научных приложений, требующих проверки модели. Многослойные перцептроны (MLP) широко используются, но уступают в интерпретируемости слоям внимания. Реновация модели направлена на улучшение интерпретируемости с помощью специально разработанных компонентов. Основанные на сетях Колмогорова-Арнольда (KAN) предлагают улучшенную интерпретируемость и точность на основе теоремы Колмогорова-Арнольда. Недавние работы расширяют KAN на произвольные ширины и глубины с использованием B-сплайнов, известных как Spl-KAN.
Результаты и применение
Исследователи из Университета штата Бойсе разработали Wav-KAN, архитектуру нейронной сети, которая улучшает интерпретируемость и производительность, используя волновые функции в рамках сети KAN. В отличие от традиционных MLP и Spl-KAN, Wav-KAN эффективно улавливает компоненты данных высокой и низкой частот, улучшая скорость обучения, точность, устойчивость и вычислительную эффективность. Адаптируясь к структуре данных, Wav-KAN избегает переобучения и улучшает производительность. Эта работа демонстрирует потенциал Wav-KAN как мощного, интерпретируемого инструмента нейронной сети с применением в различных областях и внедрением в фреймворки, такие как PyTorch и TensorFlow.
Преимущества и применение в бизнесе
Волновые и B-сплайны являются ключевыми методами для аппроксимации функций, каждый из которых обладает уникальными преимуществами и недостатками в нейронных сетях. B-сплайны предлагают плавные, локально контролируемые аппроксимации, но испытывают трудности с высокоразмерными данными. Волновые функции, преуспевая в многоразрешенном анализе, обрабатывают как высокочастотные, так и низкочастотные данные, что делает их идеальными для извлечения признаков и создания эффективных архитектур нейронных сетей. Wav-KAN превосходит Spl-KAN и MLP в скорости обучения, точности и устойчивости, используя волновые функции для улавливания структуры данных без переобучения. Параметрическая эффективность Wav-KAN и отсутствие зависимости от сеточных пространств делают его более эффективным для сложных задач, поддерживаемых нормализацией пакетов для улучшения производительности.
Эксперименты с моделью KAN на наборе данных MNIST с использованием различных волновых преобразований показали многообещающие результаты. Исследование использовало 60 000 обучающих и 10 000 тестовых изображений, с типами волновых функций, включая мексиканскую шляпу, морле, производную гауссиана (DOG) и Шеннон. Wav-KAN и Spl-KAN использовали нормализацию пакетов и имели структуру узлов [28*28,32,10]. Модели обучались в течение 50 эпох в течение пяти испытаний. Используя оптимизатор AdamW и функцию потерь перекрестной энтропии, результаты показали, что волновые функции, такие как DOG и мексиканская шляпа, превзошли Spl-KAN, эффективно улавливая важные особенности и поддерживая устойчивость к шуму, подчеркивая важную роль выбора волновой функции.
Заключение и перспективы
Wav-KAN, новая архитектура нейронной сети, интегрирует волновые функции в KAN для улучшения интерпретируемости и производительности. Wav-KAN более эффективно улавливает сложные данные с использованием многоразрешенного анализа волн, чем традиционные MLP и Spl-KAN. Эксперименты показывают, что Wav-KAN достигает более высокой точности и более быстрых скоростей обучения благодаря уникальному сочетанию волновых преобразований и теоремы представления Колмогорова-Арнольда. Эта структура улучшает параметрическую эффективность и интерпретируемость модели, делая Wav-KAN ценным инструментом для различных приложений. Дальнейшая работа будет направлена на дальнейшую оптимизацию архитектуры и расширение ее применения в фреймворках машинного обучения, таких как PyTorch и TensorFlow.
Проверьте статью. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на наш Twitter. Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram, Discord и группе в LinkedIn.
Если вам нравится наша работа, вам понравится наша рассылка.
Не забудьте присоединиться к нашему подпреддиту о машинном обучении.
Источник: MarkTechPost
Развивайтесь с помощью искусственного интеллекта (ИИ)
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Enhancing Neural Network Interpretability and Performance with Wavelet-Integrated Kolmogorov-Arnold Networks (Wav-KAN).
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358
Попробуйте AI Sales Bot https://itinai.ru/aisales. Этот AI ассистент в продажах, помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru будущее уже здесь!
«`
