U-KAN网络与 U-Net 谁更胜一筹 ？（附论文及源码）

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以下文章来源于微信公众号：集智书童 AI视界引擎 作者： AI 引擎 链接：https://mp.weixin.qq.com/s/x-hsIlBRHGKFrkXxi2HcNQ 本文仅用于学术分享，如有侵权，请联系后台作删文处理 导读 U-Net 已成为各种视觉应用的基石。虽然通过结合transformers或 MLP 引入了许多创新设计和改进，但网络仍然局限于线性建模模式以及缺乏可解释性。受到了KAN在准确性和可解释性方面的令人印象深刻的结果的启发，U-KAN通过表示定理中得出的非线性可学习激活函数堆栈，重塑神经网络学习。 论文链接：https://www.arxiv.org/abs/2408.07040 代码链接：https://github.com/DarthReca/crop-field-segmentation-ukan 段落分割对于提升农业生产力、监控作物的健康状况以及推广可持续的农业实践是至关重要的。为这项任务采用的深度学习模型必须确保准确和可靠的预测，以避免经济损失和环境影响。 新提出的Kolmogo ………………………………