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官方账号arXiv cs.LG@Zhao Su, Yuxin Xia, Haoran Li, Jun Shen, Qi Zhu, Qingguo Zhou, Binbin Yong
推荐理由：这篇论文提出HYDRA，给KAN“减负”，参数更省还不掉点，双曲空间让表示更可解释。做KAN相关研究的可以看看。
双曲空间
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8月13日
17:41
Kolmogorov-Arnold网络（KAN）用可学习单变量函数替换标量权重以增强非线性逼近，但每个连接独立函数导致参数冗余。HYDRA将输入映射到Poincaré球的双曲空间，在切空间执行KAN更新，并用低秩原型块跨隐藏维共享函数变换。在八个基准数据集上，HYDRA在保持竞争性或更优预测性能的同时，提高了参数效率和表示可解释性。