Comparações entre a rede Kolmogorov-Arnold e a rede perceptron multicamada

Pedro Henrique Dos Santos Soares, Renato Candido, Magno T M Silva

DOI: 10.14209/sbrt.2025.1571157160

Evento: XLIII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais (SBrT2025)

Keywords: aprendizado de máquina redes neurais teorema de Kolmogorov-Arnold splines

Abstract

Neste trabalho, as clássicas redes perceptron multicamada (MLP) são comparadas com as recém-propostas redes Kolmogorov-Arnold (KAN) em um problema de regressão e outro de classificação binária. A KAN, baseada em splines ajustáveis, apresenta uma maior interpretabilidade às custas de um custo computacional elevado e uma convergência mais lenta.

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