KAN网络技术最全解析——最热KAN能否干掉MLP和Transformer?(收录于GPT-4/ChatGPT技术与产业分析)
KAN网络结构思路来自Kolmogorov-Arnold表示定理。MLP在节点(“神经元”)上具有固定的激活函数,而KAN在边(“权重”)上具有可学习的激活函数。在数据拟合和PDE求解中,较小的KAN可以比较大的MLP获得更好的准确性。相对MLP,KAN也具备更好的可解释性,适合作为数学和物理研究中的辅助模型,帮助发现和寻找更基础的数值规律。(点赞是我们分享的动力)MLP与KAN对比与传统的MLP