Последние несколько лет стала актуальна и популярна в исследованиях по машинному обучению тема поиска новых архитектур нейронных сетей (например, Mamba, KAN). Сети Колмогорова-Арнольда (KAN) — особенно популярная в последние полгода альтернатива многослойному перцептрону. Для оценки эффективности новой архитектуры реализован алгоритм поиска нейросетевой архитектуры (NAS) для свёрточных KAN для задач классификации изображений и предсказания многомерных временных рядов, находящий оптимальную конфигурацию архитектуры даже в условиях отсутствия гайдлайнов для неё в сообществе. Произведено сравнение оптимальных конфигураций архитектур, найденных алгоритмом. Существующие работы превзойдены по метрикам качества и сложности моделей на известных датасетах.

Латыпов В.В. (науч. рук. Хватов А.А.) Разработка алгоритма поиска архитектуры свёрточных сетей колмогорова-арнольда на основе эволюционной оптимизации // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2025]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/15167