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La Red KAN/H es una interesante variante del Kolmogorov-Arnold Network que utiliza bases jerárquicas tipo Haar con derivadas de primer orden no nulas. Esta innovadora aproximación en el campo de la inteligencia artificial y el machine learning ofrece una mayor eficiencia en la implementación de la función de aproximación, manteniendo la flexibilidad característica de las wavelets tanto para ajustes globales como locales.
En un escenario donde lograr una alta precisión en dimensiones elevadas sigue siendo un desafío, la Red KAN/H representa un avance significativo al reemplazar las B-splines por este sistema basado en Haar. Este enfoque aprovecha propiedades de aproximación lineal con bases jerárquicas tipo Haar, lo que lo convierte en una herramienta poderosa para resolver problemas de función-aproximación y aplicaciones como MNIST, entre otros.
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