GINN-KAN: Interpretability pipelining with applications in Physics Informed Neural Networks

Fuente: arXiv
Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser: Ranasinghe, Nisal, Xia, Yu, Seneviratne, Sachith, Halgamuge, Saman
Format: Preprint
Veröffentlicht: 2024
Schlagworte:
Online-Zugang:
Tags: Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!