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。 MLP与KAN对比 与传统的MLP ...
跟上一版本相比,KAN2.0的解释性更通用,比如像化学、生物学等这种很难用符号方程表示的,模块化结构和关键特征能够来描述。 比如,用户可以将模块化结构构建到KAN2.0中。 再通过KAN2.0同MLP神经元交换,就可以直接看到模块化结构。 此外,团队探究了如何将先验知识融入KAN2.0。 基于这些更新,团队展示了KAN2.0发现各种经典...
在这份文档中,我们概述了Kolmogorov-Arnold网络(KAN)和经典多层感知机(MLP)的架构和数学基础。我们提供了实现这些网络中反向传播和梯度下降所需的导数计算。这种通用的神经元结构可以用 Python 和 numpy 来实现 KAN 和 MLP 网络。 5. Grid定义 在Kolmogorov-Arnold网络(KAN)中,网格是输入空间中的一组离散点,在此基...
需要注意的是，KAN的提出比较数学和仍然比较初步的，与其进行直接比较的是MLP，这个早已经不是流行模型了。
本周,我们观察到以下AI领域的新动向和新趋势: 1.KAN 2.0神经网络架构更新,深化科学问题研究与定制化应用。由MIT博士生刘子鸣领衔的研究团队打造的KAN 2.0,是一项革命性的AI架构,旨在挑战传统的多层感知器(MLP),并进一步探索AI与科学的统一。该架构能够协助研究者发现如拉格朗日量等关键物理概念,并且允许用户根据特定科...
爆火神经网络架构KAN更新2.0!可专属定制,轻松应对经典物理学研究 作者:量子位 发布于:2024-08-21 15:10 雪球 转发:0 回复:0 喜欢:0作者:和MLP不能互相取代A股开户|雪球基金|投资者教育|风险提示 风险提示:雪球里任何用户或者嘉宾的发言,都有其特定立场,投资决策需要建立在独立思考之上...
24年发论文全新方向:KAN改进以及应用 24年发论文全新方向:有望代替MLP的新神经网络架构KAN的改进以及应用,全面梳理了现有的36种改进和项目,并提供了源码,主要有KAN卷积、KAN+Transformer、傅里叶KAN等等 #KAN - 人工智能论文搬砖学姐于20240519发布在抖音,已经收获了2
1.1 MLP与Spline的优缺点 多层感知器 (MLP)是深度学习的基础理论模块,是目前可用于逼近非线性函数的默认模型,其表征能力已由通用逼近定理证明。但MLP也有明显的缺点,例如在 Transformer中,MLP 的参数量巨大,且通常不具备可解释性。 为了提升表征能力,MIT提...
多层感知器 (MLP)是深度学习的基础理论模块,是目前可用于逼近非线性函数的默认模型,其表征能力已由通用逼近定理证明。但MLP也有明显的缺点,例如在 Transformer中,MLP 的参数量巨大,且通常不具备可解释性。 为了提升表征能力,MIT提出了KAN。KAN本质...
对于专注机器学习的用户,他坦言,KAN可能还不是个可以开箱即用的简单插件(目前还不是)。 KAN和MLP不能互相取代,他们在某些情况下各有优势,在其他情况下也有局限性。 好了,感兴趣的小伙伴,可戳下方链接了解更多~ 论文链接: https://arxiv.org/abs/2408.10205 ...