GRAM（GRAM可能是一个新提出的模型或方法的缩写，这里我们根据上下文进行解释）受到诸如TorchKAN和ChebyKAN等Kolmogorov-Arnold网络（KAN）替代方案的启发。GRAM引入了一种简化的KAN模型，但同时利用了Gram多项式变换的简单性。它与其他替代方案的不同之处在于其独特的离散性特征。与其他在连续区间上定义的多项式不同，Gram多项式是在一组离散点上定义的。GRAM的这种离散性为处理像图像和文本数据这样的离散数据集提供了一种新颖的方法。

Kolmogorov-Arnold Networks (KAN): KAN是一种基于Kolmogorov-Arnold表示定理的神经网络模型，该定理表明任何多元连续函数都可以表示为一系列一元函数的复合。KAN通常用于函数逼近和复杂系统的建模。

Gram Polynomials: Gram多项式是一种在离散点上定义的特殊多项式，与在连续区间上定义的传统多项式不同。这种离散性使得Gram多项式在处理离散数据集时具有独特的优势。

离散数据集处理: 在机器学习和数据科学中，处理离散数据集（如图像和文本）是一个重要任务。图像可以视为像素的离散集合，而文本则可以视为字符或单词的离散序列。GRAM通过其离散性特征，为这类数据的处理提供了一种新的视角和方法。

模型简化与效率: GRAM通过简化KAN模型并引入Gram多项式变换，旨在提高模型的效率和实用性。这种简化可能使得GRAM在保持一定性能的同时，具有更低的计算复杂度和更快的训练速度。

应用前景