운동하는 공대생

https://arxiv.org/abs/2404.19756v4 KAN: Kolmogorov-Arnold NetworksInspired by the Kolmogorov-Arnold representation theorem, we propose Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) as promising alternatives to Multi-Layer Perceptrons (MLPs). While MLPs have fixed activation functions on nodes ("neurons"), KANs have learnable activatarxiv.org1. IntroductionKANs 네트워크 방식은 MLP를 대체하는 새로운 방식의 layer로 본 논문에서는 소개하고 ..

1. Intro 이제는 머신러닝에서 넘어와서 딥러닝에 대하여 정리를 해보겠다. 딥러닝 분야에서의 기본이 되는 개념은 뉴런이다. 뉴런은 사람의 뇌에 존재하는 뉴런을 모방한 기술로서 전기적인 신호를 가지고 뉴런끼리의 정보 전달의 역할을 모방했다. 그래서 Artificial neurons은 input을 받아들이고 output에서는 다음 뉴런으로 그 신호를 보낼지 말지를 결정한다. 이런 뉴런들을 모아서 모델을 구성한것을 Perceptron이라고 칭하며 Perceptron 여러 Layer를 구성하게 되고 다양한 방식으로 변형되면서 지금의 딥러닝의 모델들이 탄생했다. 2. Perceptron Perceptron의 기본적인 구조는 위에 있는 그림과 같습니다. 먼저 input으로 vector형식의 데이터가 들어온다면 ..