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YOLOv10改进，YOLOv10添加KANConv卷积，CVPR2024

article 2024/11/25 6:18:30

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摘要

Kolmogorov-Arnold 网络（KAN）是多层感知器（MLP）的有前途的替代品。KAN 与 MLP 一样具有强大的数学基础：MLP 基于通用近似定理，而 KAN 基于 Kolmogorov-Arnold 表示定理。KAN 和 MLP 是双重的：KAN 在边缘上具有激活函数，而 MLP 在节点上具有激活函数。多层感知器 (MLP) 与 Kolmogorov-Arnold 网络 (KAN) 的比较如下图（摘自论文）：
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# 理论介绍

KANs与传统 MLPs 在节点（神经元）上使用固定激活函数不同，KANs 在边（权重）上使用可学习的激活函数，权重以 B 样条函数形式表示，每个激活函数可根据输入调整细粒度参数。虽然定理原始形式仅涉及两层网络，KANs 通过堆叠更多层（深度和宽度任意）实现更复杂的函数拟合能力，KANConv2D 利用不同类型的激活函数，以 Conv2D 格式提供各种 Kolmogorov-Arnold 网络（KAN）层的实现。KANConv2D 不同类型激活函数如下：
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理论详解可以参考链接：论文地址
代码可在这个链接找到：代码地址

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YOLOv10改进，YOLOv10添加KANConv卷积，CVPR2024

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# 理论介绍

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