简介：
1.该教程提供大量的首发改进的方式，降低上手难度，多种结构改进，助力寻找创新点！
2.本篇文章对Pointnet++特征提取模块进行改进，加入FastKAN，提升性能。
3.专栏持续更新，紧随最新的研究内容。

目录

1.理论介绍

2.修改步骤

2.1 步骤一

         2.2 步骤二

         2.3 步骤三

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1.理论介绍

这篇简短的论文是一个快速的概念证明，用于Kolmogorov-Arnold网络(KANs)的3阶b样条可以很好地近似高斯径向基函数。这样做会导致FastKAN，这是一个更快的KAN实现，也是一个径向基函数(RBF)网络。

2.修改步骤

2.1 步骤一

新建fast_kan_conv.py文件，加入如下代码：

import torch
import torch.nn as nn


class Radial