💻 संगणक विज्ञान
Spectral bias mitigation in physics-informed neural surrogates for nonlinear structural dynamics: Fourier feature encoding versus Kolmogorov-Arnold representations
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि जबकि कोल्मोगोरोव-आर्नोल्ड नेटवर्क (KANs) गैररेखीय संरचनात्मक गतिशीलता में मानक MLPs की तुलना में स्वाभाविक रूप से स्पेक्ट्रल बायस को बेहतर ढंग से कम करते हैं, फूरियर फीचर एनकोडिंग का अनुप्रयोग सटीकता के लिए प्रमुख कारक है, जिससे फूरियर-उन्नत MLPs, प्लेन KANs और फूरियर-उन्नत KANs दोनों से श्रेष्ठ हो जाते हैं, जो ग्रेडिएंट ऑसिलेशन के कारण प्रदर्शन में गिरावट का शिकार होते हैं जो भौतिकी-सूचित अनुकूलन (physics-informed optimization) के साथ असंगत है।