{"id":{"repo_id":"athens","oai_identifier":"oai:lib.uoa.gr:uoadl:5425520"},"canonical_url":"https://search.dev.ndltd.org/etd/athens/oai:lib.uoa.gr:uoadl:5425520","repository":{"repo_id":"athens","name":"National and Kapodistrian University of Athens","base_url":"https://pergamos.lib.uoa.gr/uoa/dl/frontend/oaipmh"},"display":{"title":"Radial Basis Function – based Kolmogorov-Arnold Networks: A Comprehensive Study","abstract":"Τα Kolmogorov-Arnold νευρωνικά δίκτυα (KANs) είναι εμπνευσμένα από το θεώρημα αναπαράστασης των Kolmogorov και Arnold που αποδεικνύει ότι συναρτήσεις πολλαπλών μεταβλητών μπορούν να αναπαρασταθούν πλήρως από άθροισμα σύνθετων συναρτήσεων μίας μεταβλητής. Σε αντίθεση με τα multilayer perceptrons (MLPs) που χρησιμοποιούν μόνο μια προκαθορισμένη συνάρτηση ενεργοποίησης, τα KANs μπορούν και μαθαίνουν συναρτήσεις ενεργοποίησης σε κάθε layer. Αυτή η ιδιότητά τους, τα καθιστά πιο ευέλικτα και ερμηνεύσιμα. Μια παραλλαγή των KANs, τα KANs βασισμένα σε συναρτήσεις ακτινικής βάσης (RBF-KANs) μαθαίνουν ένα γραμμικό συνδυασμό συναρτήσεων αυτής της οικογένειας ανά layer και έχουν μικρότερη υπολογιστική πολυπλοκότητα σε σχέση με άλλες παραλλαγές. Ωστόσο, η πλήρης κατανόηση των αντισταθμιστικών σχέσεων μεταξύ απόδοσης και υπολογιστικού κόστους των RBF-KANs και σε σύγκριση με συμβατικές αρχιτεκτονικές παραμένει περιορισμένη. Η παρούσα διπλωματική εργασία αντιμετωπίζει αυτό το κενό μέσω της ανάπτυξης ενός framework για RBF-KANs, σχεδιασμένου να διευκολύνει τη συστηματική πειραματική διερεύνηση και αξιολόγηση. Μέσω αυτού διεξάγουμε μια ολοκληρωμένη έρευνα των RBF-KANs σε σύνολα δεδομένων αναγνώρισης εικόνας αυξανόμενης δυσκολίας, συγκρίνοντάς τα με MLPs συγκρίσιμου μεγέθους. Το ίδιο το framework αποτελεί ένα ευέλικτο εργαλείο για τη διερεύνηση διαφορετικών RBF-KAN και τον εντοπισμό των συνθηκών υπό τις οποίες αυτές μπορούν να προσφέρουν πρακτικά πλεονεκτήματα έναντι των συμβατικών προσεγγίσεων. Στόχος της διπλωματικής είναι να γίνει μελετήσει συστηματικά τα RBF-KANs και να αξιολογήσει τις επιδόσεις τους σε σχέση με κοινές αρχιτεκτονικές νευρωνικών δικτύων με την χρήση του framework.","abstract_html":"Τα Kolmogorov-Arnold νευρωνικά δίκτυα (KANs) είναι εμπνευσμένα από το θεώρημα αναπαράστασης των Kolmogorov και Arnold που αποδεικνύει ότι συναρτήσεις πολλαπλών μεταβλητών μπορούν να αναπαρασταθούν πλήρως από άθροισμα σύνθετων συναρτήσεων μίας μεταβλητής. Σε αντίθεση με τα multilayer perceptrons (MLPs) που χρησιμοποιούν μόνο μια προκαθορισμένη συνάρτηση ενεργοποίησης, τα KANs μπορούν και μαθαίνουν συναρτήσεις ενεργοποίησης σε κάθε layer. Αυτή η ιδιότητά τους, τα καθιστά πιο ευέλικτα και ερμηνεύσιμα. Μια παραλλαγή των KANs, τα KANs βασισμένα σε συναρτήσεις ακτινικής βάσης (RBF-KANs) μαθαίνουν ένα γραμμικό συνδυασμό συναρτήσεων αυτής της οικογένειας ανά layer και έχουν μικρότερη υπολογιστική πολυπλοκότητα σε σχέση με άλλες παραλλαγές. Ωστόσο, η πλήρης κατανόηση των αντισταθμιστικών σχέσεων μεταξύ απόδοσης και υπολογιστικού κόστους των RBF-KANs και σε σύγκριση με συμβατικές αρχιτεκτονικές παραμένει περιορισμένη. Η παρούσα διπλωματική εργασία αντιμετωπίζει αυτό το κενό μέσω της ανάπτυξης ενός framework για RBF-KANs, σχεδιασμένου να διευκολύνει τη συστηματική πειραματική διερεύνηση και αξιολόγηση. Μέσω αυτού διεξάγουμε μια ολοκληρωμένη έρευνα των RBF-KANs σε σύνολα δεδομένων αναγνώρισης εικόνας αυξανόμενης δυσκολίας, συγκρίνοντάς τα με MLPs συγκρίσιμου μεγέθους. Το ίδιο το framework αποτελεί ένα ευέλικτο εργαλείο για τη διερεύνηση διαφορετικών RBF-KAN και τον εντοπισμό των συνθηκών υπό τις οποίες αυτές μπορούν να προσφέρουν πρακτικά πλεονεκτήματα έναντι των συμβατικών προσεγγίσεων. Στόχος της διπλωματικής είναι να γίνει μελετήσει συστηματικά τα RBF-KANs και να αξιολογήσει τις επιδόσεις τους σε σχέση με κοινές αρχιτεκτονικές νευρωνικών δικτύων με την χρήση του framework.","abstract_has_math":false,"creators":["ΠΑΤΣΗ ΜΑΡΙΑ ΕΛΕΝΗ","PATSI MARIA ELENI"],"institution":null,"degree_name":null,"degree_level":null,"degree_discipline":null,"degree_department":null,"school":null,"contributors":[],"advisors":[],"committee_chairs":[],"committee_members":[],"year":2026,"date_issued":"2026","date_published":"2026","updated_at":"2026-08-21T16:41:59Z","subjects":["Θετικές Επιστήμες","Science"],"languages":["English"],"rights":[],"rights_urls":[],"identifier_entries":[{"key":"dc:identifier","label":"Identifier","values":["uoadl:5425520"],"render_values":[{"text":"uoadl:5425520","href":null,"code":true}]}]},"links":{"outbound_url":"https://pergamos.lib.uoa.gr/uoa/dl/object/5425520","outbound_label":"Repository record","outbound_source":"dc:identifier"},"source_record":{"url":"https://pergamos.lib.uoa.gr/uoa/dl/frontend/oaipmh?verb=GetRecord&metadataPrefix=oai_dc&identifier=oai%3Alib.uoa.gr%3Auoadl%3A5425520","prefix":"oai_dc"},"metadata_groups":[{"id":"people","label":"People","entries":[{"key":"dc:creator","label":"Author","values":["ΠΑΤΣΗ ΜΑΡΙΑ ΕΛΕΝΗ","PATSI MARIA ELENI"]}]},{"id":"academic_context","label":"Academic Context","entries":[{"key":"dc:date","label":"Dc Date","values":["2026"]},{"key":"dc:type","label":"Dc Type","values":["born_digital_postgraduate_thesis","Διπλωματική Εργασία","Postgraduate Thesis"]}]},{"id":"subjects_keywords","label":"Subjects and Keywords","entries":[{"key":"dc:subject","label":"Dc Subject","values":["Θετικές Επιστήμες","Science"]}]},{"id":"language_rights","label":"Language and Rights","entries":[{"key":"dc:language","label":"Dc Language","values":["English"]}]},{"id":"identifiers","label":"Identifiers","entries":[{"key":"dc:identifier","label":"Identifier","values":["uoadl:5425520","https://pergamos.lib.uoa.gr/uoa/dl/object/5425520"]}]},{"id":"additional","label":"Additional Metadata","entries":[{"key":"dc:description","label":"Description","values":["Τα Kolmogorov-Arnold νευρωνικά δίκτυα (KANs) είναι εμπνευσμένα από το θεώρημα αναπαράστασης των Kolmogorov και Arnold που αποδεικνύει ότι συναρτήσεις πολλαπλών μεταβλητών μπορούν να αναπαρασταθούν πλήρως από άθροισμα σύνθετων συναρτήσεων μίας μεταβλητής. Σε αντίθεση με τα multilayer perceptrons (MLPs) που χρησιμοποιούν μόνο μια προκαθορισμένη συνάρτηση ενεργοποίησης, τα KANs μπορούν και μαθαίνουν συναρτήσεις ενεργοποίησης σε κάθε layer. Αυτή η ιδιότητά τους, τα καθιστά πιο ευέλικτα και ερμηνεύσιμα. Μια παραλλαγή των KANs, τα KANs βασισμένα σε συναρτήσεις ακτινικής βάσης (RBF-KANs) μαθαίνουν ένα γραμμικό συνδυασμό συναρτήσεων αυτής της οικογένειας ανά layer και έχουν μικρότερη υπολογιστική πολυπλοκότητα σε σχέση με άλλες παραλλαγές. Ωστόσο, η πλήρης κατανόηση των αντισταθμιστικών σχέσεων μεταξύ απόδοσης και υπολογιστικού κόστους των RBF-KANs και σε σύγκριση με συμβατικές αρχιτεκτονικές παραμένει περιορισμένη. Η παρούσα διπλωματική εργασία αντιμετωπίζει αυτό το κενό μέσω της ανάπτυξης ενός framework για RBF-KANs, σχεδιασμένου να διευκολύνει τη συστηματική πειραματική διερεύνηση και αξιολόγηση. Μέσω αυτού διεξάγουμε μια ολοκληρωμένη έρευνα των RBF-KANs σε σύνολα δεδομένων αναγνώρισης εικόνας αυξανόμενης δυσκολίας, συγκρίνοντάς τα με MLPs συγκρίσιμου μεγέθους. Το ίδιο το framework αποτελεί ένα ευέλικτο εργαλείο για τη διερεύνηση διαφορετικών RBF-KAN και τον εντοπισμό των συνθηκών υπό τις οποίες αυτές μπορούν να προσφέρουν πρακτικά πλεονεκτήματα έναντι των συμβατικών προσεγγίσεων. Στόχος της διπλωματικής είναι να γίνει μελετήσει συστηματικά τα RBF-KANs και να αξιολογήσει τις επιδόσεις τους σε σχέση με κοινές αρχιτεκτονικές νευρωνικών δικτύων με την χρήση του framework.","Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) are Neural Networks (NNs) inspired by the Kolmogorov-Arnold Representation Theorem (KART), which established that multivariate functions can be represented as compositions of univariate functions. Unlike Multilayer Perceptrons (MLPs) that use the same activation function in all their layers, KANs learn distinct activation mappings per layer and per node, thus, making them a more flexible and interpretable alternative. Radial Basis Function-based KANs (RBF-KANs) are a variant of KANs which adopt RBFs as the core function for activation parameterization which exhibit better computational efficiency in comparison to other known variants, making them of interest for inference settings where efficiency is a priority. However, a comprehensive understanding of their performance trade-offs across different tasks and against conventional architectures remains limited. This dissertation addresses this gap through the development of a modular and configurable RBF-KAN framework designed to enable systematic experimentation and rigorous comparative evaluation. Using this framework, we conduct a comprehensive assessment of RBF-KANs across image classification benchmarks of increasing complexity, evaluating them against parameter-comparable MLP baselines with attention to predictive accuracy, parameter efficiency, and computational requirements. The framework itself constitutes a valuable contribution, providing researchers with a flexible tool for exploring RBF-KAN configurations and identifying the conditions under which they may offer practical advantages over conventional approaches."]},{"key":"dc:title","label":"Title","values":["Radial Basis Function – based Kolmogorov-Arnold Networks: A Comprehensive Study"]}]}],"canonical_facts":{"dc:creator":["ΠΑΤΣΗ ΜΑΡΙΑ ΕΛΕΝΗ","PATSI MARIA ELENI"],"dc:date":["2026"],"dc:description":["Τα Kolmogorov-Arnold νευρωνικά δίκτυα (KANs) είναι εμπνευσμένα από το θεώρημα αναπαράστασης των Kolmogorov και Arnold που αποδεικνύει ότι συναρτήσεις πολλαπλών μεταβλητών μπορούν να αναπαρασταθούν πλήρως από άθροισμα σύνθετων συναρτήσεων μίας μεταβλητής. Σε αντίθεση με τα multilayer perceptrons (MLPs) που χρησιμοποιούν μόνο μια προκαθορισμένη συνάρτηση ενεργοποίησης, τα KANs μπορούν και μαθαίνουν συναρτήσεις ενεργοποίησης σε κάθε layer. Αυτή η ιδιότητά τους, τα καθιστά πιο ευέλικτα και ερμηνεύσιμα. Μια παραλλαγή των KANs, τα KANs βασισμένα σε συναρτήσεις ακτινικής βάσης (RBF-KANs) μαθαίνουν ένα γραμμικό συνδυασμό συναρτήσεων αυτής της οικογένειας ανά layer και έχουν μικρότερη υπολογιστική πολυπλοκότητα σε σχέση με άλλες παραλλαγές. Ωστόσο, η πλήρης κατανόηση των αντισταθμιστικών σχέσεων μεταξύ απόδοσης και υπολογιστικού κόστους των RBF-KANs και σε σύγκριση με συμβατικές αρχιτεκτονικές παραμένει περιορισμένη. Η παρούσα διπλωματική εργασία αντιμετωπίζει αυτό το κενό μέσω της ανάπτυξης ενός framework για RBF-KANs, σχεδιασμένου να διευκολύνει τη συστηματική πειραματική διερεύνηση και αξιολόγηση. Μέσω αυτού διεξάγουμε μια ολοκληρωμένη έρευνα των RBF-KANs σε σύνολα δεδομένων αναγνώρισης εικόνας αυξανόμενης δυσκολίας, συγκρίνοντάς τα με MLPs συγκρίσιμου μεγέθους. Το ίδιο το framework αποτελεί ένα ευέλικτο εργαλείο για τη διερεύνηση διαφορετικών RBF-KAN και τον εντοπισμό των συνθηκών υπό τις οποίες αυτές μπορούν να προσφέρουν πρακτικά πλεονεκτήματα έναντι των συμβατικών προσεγγίσεων. Στόχος της διπλωματικής είναι να γίνει μελετήσει συστηματικά τα RBF-KANs και να αξιολογήσει τις επιδόσεις τους σε σχέση με κοινές αρχιτεκτονικές νευρωνικών δικτύων με την χρήση του framework.","Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) are Neural Networks (NNs) inspired by the Kolmogorov-Arnold Representation Theorem (KART), which established that multivariate functions can be represented as compositions of univariate functions. Unlike Multilayer Perceptrons (MLPs) that use the same activation function in all their layers, KANs learn distinct activation mappings per layer and per node, thus, making them a more flexible and interpretable alternative. Radial Basis Function-based KANs (RBF-KANs) are a variant of KANs which adopt RBFs as the core function for activation parameterization which exhibit better computational efficiency in comparison to other known variants, making them of interest for inference settings where efficiency is a priority. However, a comprehensive understanding of their performance trade-offs across different tasks and against conventional architectures remains limited. This dissertation addresses this gap through the development of a modular and configurable RBF-KAN framework designed to enable systematic experimentation and rigorous comparative evaluation. Using this framework, we conduct a comprehensive assessment of RBF-KANs across image classification benchmarks of increasing complexity, evaluating them against parameter-comparable MLP baselines with attention to predictive accuracy, parameter efficiency, and computational requirements. The framework itself constitutes a valuable contribution, providing researchers with a flexible tool for exploring RBF-KAN configurations and identifying the conditions under which they may offer practical advantages over conventional approaches."],"dc:identifier":["uoadl:5425520","https://pergamos.lib.uoa.gr/uoa/dl/object/5425520"],"dc:language":["English"],"dc:subject":["Θετικές Επιστήμες","Science"],"dc:title":["Radial Basis Function – based Kolmogorov-Arnold Networks: A Comprehensive Study"],"dc:type":["born_digital_postgraduate_thesis","Διπλωματική Εργασία","Postgraduate Thesis"]},"updated_at":"2026-08-21T16:41:59Z"}