KANs need curvature: penalties for compositional smoothness
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | Bagrow, James |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2026
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Softly Symbolifying Kolmogorov-Arnold Networks
von: Bagrow, James, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bagrow, James, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Multi-Exit Kolmogorov-Arnold Networks: enhancing accuracy and parsimony
von: Bagrow, James, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bagrow, James, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Optimized Architectures for Kolmogorov-Arnold Networks
von: Bagrow, James, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bagrow, James, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Uncertainty Quantification with Bayesian Higher Order ReLU KANs
von: Giroux, James, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Giroux, James, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Tunable correlation retention: A statistical method for generating synthetic data
von: Jävergård, Nicklas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Jävergård, Nicklas, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Statistical limits of correlation detection in trees
von: Ganassali, Luca, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Ganassali, Luca, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Physics-informed neural operators for the in situ characterization of locally reacting sound absorbers
von: Schmid, Jonas M., et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Schmid, Jonas M., et al.
Veröffentlicht: (2026)
CausationEntropy: Pythonic Optimal Causation Entropy
von: Slote, Kevin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Slote, Kevin, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Learning Complex Physical Regimes via Coverage-oriented Uncertainty Quantification: An application to the Critical Heat Flux
von: Cazzola, Michele, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Cazzola, Michele, et al.
Veröffentlicht: (2026)
From Data to Laws: Neural Discovery of Conservation Laws Without False Positives
von: Ray, Rahul D
Veröffentlicht: (2026)
von: Ray, Rahul D
Veröffentlicht: (2026)
Data-driven Progressive Discovery of Physical Laws
von: Xia, Mingkun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Xia, Mingkun, et al.
Veröffentlicht: (2026)
A Unified Framework for Structured Flow Modeling: From Continuous Fields to Data-Driven Representations
von: Casadei, Diego
Veröffentlicht: (2026)
von: Casadei, Diego
Veröffentlicht: (2026)
Neural posterior estimation for scalable and accurate inverse parameter inference in Li-ion batteries
von: Hassanaly, Malik, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Hassanaly, Malik, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Dichotomy of Feature Learning and Unlearning: Fast-Slow Analysis on Neural Networks with Stochastic Gradient Descent
von: Imai, Shota, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Imai, Shota, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Mutual information and task-relevant latent dimensionality
von: Gulati, Paarth, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Gulati, Paarth, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Scientific Data Compression and Super-Resolution Sampling
von: Vu, Minh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Vu, Minh, et al.
Veröffentlicht: (2025)
GAMMA_FLOW: Guided Analysis of Multi-label spectra by MAtrix Factorization for Lightweight Operational Workflows
von: Rädle, Viola, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Rädle, Viola, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Position: Solve Layerwise Linear Models First to Understand Neural Dynamical Phenomena (Neural Collapse, Emergence, Lazy/Rich Regime, and Grokking)
von: Nam, Yoonsoo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Nam, Yoonsoo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Detail Across Scales: Multi-Scale Enhancement for Full Spectrum Neural Representations
von: Ni, Yuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ni, Yuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Learning effective good variables from physical data
von: Barletta, Giulio, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Barletta, Giulio, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Development of a high-resolution indoor radon map using a new machine learning-based probabilistic model and German radon survey data
von: Petermann, Eric, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Petermann, Eric, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Reliable Statistical Guarantees for Conformal Predictors with Small Datasets
von: Sánchez-Domínguez, Miguel, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Sánchez-Domínguez, Miguel, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Scalable Sparse Regression for Model Discovery: The Fast Lane to Insight
von: Golden, Matthew
Veröffentlicht: (2024)
von: Golden, Matthew
Veröffentlicht: (2024)
Active Learning with Fully Bayesian Neural Networks for Discontinuous and Nonstationary Data
von: Ziatdinov, Maxim
Veröffentlicht: (2024)
von: Ziatdinov, Maxim
Veröffentlicht: (2024)
DPGIIL: Dirichlet Process-Deep Generative Model-Integrated Incremental Learning for Clustering in Transmissibility-based Online Structural Anomaly Detection
von: Mei, Lin-Feng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Mei, Lin-Feng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Phase transitions reveal hierarchical structure in deep neural networks
von: Ersoy, Ibrahim Talha, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ersoy, Ibrahim Talha, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Topological Learning in Multi-Class Data Sets
von: Griffin, Christopher, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Griffin, Christopher, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Data augmentation using diffusion models to enhance inverse Ising inference
von: Lim, Yechan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lim, Yechan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Dreaming Learning
von: Londei, Alessandro, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Londei, Alessandro, et al.
Veröffentlicht: (2024)
AI Meets Antimatter: Unveiling Antihydrogen Annihilations
von: Ferreira, Ashley, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ferreira, Ashley, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Simultaneous Dimensionality Reduction: A Data Efficient Approach for Multimodal Representations Learning
von: Abdelaleem, Eslam, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Abdelaleem, Eslam, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Physics-constrained polynomial chaos expansion for scientific machine learning and uncertainty quantification
von: Sharma, Himanshu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sharma, Himanshu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Renormalized Graph Representations for Node Classification
von: Caso, Francesco, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Caso, Francesco, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Learning to solve Bayesian inverse problems: An amortized variational inference approach using Gaussian and Flow guides
von: Karumuri, Sharmila, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Karumuri, Sharmila, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Exploring how deep learning decodes anomalous diffusion via Grad-CAM
von: Bae, Jaeyong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Bae, Jaeyong, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Variational Garrote for Statistical Physics-based Sparse and Robust Variable Selection
von: Soh, Hyungjoon, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Soh, Hyungjoon, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Information FOMO: The unhealthy fear of missing out on information. A method for removing misleading data for healthier models
von: Pickering, Ethan, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Pickering, Ethan, et al.
Veröffentlicht: (2022)
SpecTUS: Spectral Translator for Unknown Structures annotation from EI-MS spectra
von: Hájek, Adam, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hájek, Adam, et al.
Veröffentlicht: (2025)
MEP-Net: Generating Solutions to Scientific Problems with Limited Knowledge by Maximum Entropy Principle
von: Yang, Wuyue, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yang, Wuyue, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Data-Driven Extreme Response Estimation
von: Edwards, Samuel J., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Edwards, Samuel J., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
Softly Symbolifying Kolmogorov-Arnold Networks
von: Bagrow, James, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Multi-Exit Kolmogorov-Arnold Networks: enhancing accuracy and parsimony
von: Bagrow, James, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Optimized Architectures for Kolmogorov-Arnold Networks
von: Bagrow, James, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Uncertainty Quantification with Bayesian Higher Order ReLU KANs
von: Giroux, James, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Tunable correlation retention: A statistical method for generating synthetic data
von: Jävergård, Nicklas, et al.
Veröffentlicht: (2024)