独立したデータセットで訓練されたコルモゴロフ・アーノルドネットワークの統合

この記事は、別々の、重複しないデータセットで訓練されたコルモゴロフ・アーノルドネットワーク（KAN）によって学習された知識を組み合わせる新しいアプローチについて議論している可能性があります。主な課題は、最初から再訓練することなく、これらのネットワークを効果的に統合する方法であり、各個々のネットワークの強みを活用する可能性があります。この研究では、パラメータ転送、知識蒸留、またはその他の技術を使用してこの統合を達成する方法を探求している可能性があります。