卷积 Kolmogorov-Arnold 网络 (CKAN)

该项目将 Kolmogorov-Arnold 网络 (KAN) 的创新架构扩展到卷积层，将卷积的经典线性变换更改为每个像素中可学习的非线性激活。与传统卷积网络相比，KAN 卷积网络需要的参数明显更少，这在处理大型数据集和复杂模型时具有潜在优势。虽然初步评估结果尚未显示出显著的性能提升，但随着模型和数据集复杂性的增加，预计 KAN 卷积网络的性能将得到提升。