Практическая значимость теоремы Колмогорова-Арнольда в машинном обучении заключается в том, что она предлагает более гибкий и мощный способ моделирования сложных функций. 4

Некоторые преимущества сетей Колмогорова-Арнольда (KAN):

• Оптимизированная масштабируемость. 1 Способность KAN раскладывать сложные функции на более простые компоненты позволяет эффективно обрабатывать большие наборы данных. 1
• Повышенная точность. 1 Несмотря на использование меньшего количества параметров, KAN достигает более высокой точности и меньших потерь, чем традиционные MLP, при решении различных задач. 1
• Высокая степень интерпретируемости моделей. 1 Структура KAN облегчает интерпретируемость, позволяя исследователям выводить символьные формулы, которые эффективно представляют изученные шаблоны. 1