多保真度Kolmogorov-Arnold网络
机器学习
2024-10-22 v1 数值分析
数值分析
摘要
我们开发了一种用于多保真度Kolmogorov-Arnold网络（KAN）的方法，该方法使用低保真度模型以及少量高保真度数据来准确训练高保真度数据的模型。多保真度KAN（MFKAN）通过利用低保真度和高保真度数据之间的相关性，在缺乏大量高保真度数据集的情况下提供准确且稳健的预测，从而减少了准确训练KAN所需的大量昂贵高保真度数据。此外，我们表明，多保真度KAN可用于提高物理信息KAN（PIKAN）的准确性，而无需使用训练数据。
引用
@article{arxiv.2410.14764,
title = {Multifidelity Kolmogorov-Arnold Networks},
author = {Amanda A. Howard and Bruno Jacob and Panos Stinis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.14764},
year = {2024}
}