Kolmogorov–Arnold Ağları
term_id: kolmogorovarnold_networks
Category: basic_concepts
Definition
Kolmogorov–Arnold Ağları (KAN’lar), çok değişkenli her sürekli fonksiyonun temsil edilebileceğini belirten Kolmogorov-Arnold temsil teoreminden ilham alan yeni nesil sinir ağları sınıfıdır. Geleneksel sinir ağlarında sabit aktivasyon fonksiyonları kullanılırken, KAN’lar ağırlıkların yanı sıra kenarlardaki aktivasyon fonksiyonlarını da öğrenilebilir hale getirerek daha yorumlanabilir ve bilimsel makine öğrenimi uygulamaları için uygun modeller sunar.
Summary
Kolmogorov-Arnold temsil teoremine dayanan, çok katmanlı algılayıcılara alternatif sunan sinir ağ mimarileri.
Key Concepts
- Kolmogorov-Arnold Teoremi
- Öğrenilebilir Aktivasyonlar
- Bilimsel Makine Öğrenimi
- Fonksiyon Yaklaşımı
Use Cases
- Fizik bilgili sinir ağları
- Sembolik regresyon
- Yüksek hassasiyetli fonksiyon yaklaşımı