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使用 Kolmogorov-Arnold Networks 重新审视欧拉角回归

在关节机器人和生物力学模型等系统中，旋转通常以具有范围约束的欧拉角表示，但不连续性和奇异点容易导致训练不稳定。研究提出结合范围感知欧拉角建模与 Kolmogorov-Arnold Networks（KAN）的框架，并从理论与实验上分析有限角度范围形成的近加性结构为何更适合 KAN。