在不相交数据集上训练的 Kolmogorov-Arnold 网络的合并

这篇文章可能讨论了一种新的方法，用于组合在独立的、不重叠的数据集上训练的 Kolmogorov-Arnold 网络 (KAN) 所学习的知识。核心挑战是如何有效地合并这些网络，而无需从头开始重新训练，这可能利用了每个单独网络的优势。这项研究可能探索了参数转移、知识蒸馏或其他技术来实现这种合并的方法。