💡💡💡创新点:来自 MIT 等机构的研究者提出了一种非常有潜力的替代方法 KAN。该方法在准确性和可解释性方面表现优于 MLP。而且,它能以非常少的参数量胜过以更大参数量运行的 MLP。 KAN 在边上具有激活函数,而 MLP 在节点上具有激活函数。KAN 似乎比 MLP 的参数效率更高 💡💡💡如何跟YOLOv
KAN神经网络(Kolmogorov–Arnold Networks)是一种基于Kolmogorov-Arnold表示定理的新型神经网络架构。该定理指出,任何多元连续函数都可以表示为有限个单变量函数的组合。与传统多层感知机(MLP)不同,KAN通过可学习的激活函数和结构化网络设计,在函数逼近效率和可解释性上展现出潜力。 二、技术与原理简介 1.Kolmogorov-Arnold...
一、摘要 受Kolmogorov-Arnold表示定理的启发,本文提出了Kolmogorov-Arnold网络(KANs)作为多层感知器(MLP)的替代方案.MLP在节点(“神经元”)上具有固定的激活函数,而KAN在边缘(“权重”)上具有可学习的…
神经缩放规律:KAN 的缩放速度比 MLP 快得多。除了数学上以Kolmogorov-Arnold 表示定理为基础,KAN缩放指数也可以通过经验来实现。 在函数拟合方面,KAN比MLP更准确。 而在偏微分方程求解,比如求解泊松方程,KAN比MLP更准确。 研究人员还有个意外发现,就是KAN不会像MLP那样容易灾难性遗忘,它天然就可以规避这个缺陷。 好...
KAN,一种更准确、更可解释的神经网络新范式 深度学习模型,尤其是多层感知器(MLP),已在众多领域取得了巨大成功。然而,MLP仍存在一些固有局限性,如可解释性差、参数冗余等。近日,麻省理工学院和其他机构的研究者在arXiv上发表了一篇名为《KAN: Kolmogorov-Arnold Networks》的论文,提出了一种全新的神经网络框架——Ko...
KAN以一种不同于MLP的方式,进行函数拟合,将神经网络输出的点连接起来。 它不依赖于带有数值权重的边,而是使用函数。 同时,KAN的边函数是非线性和可学习的,这使得它们比MLP更灵活、敏感。 然而,在过去的35年里,KAN被认为在实际应用中,切不可行。 1989年,由MIT物理学家转计算机神经科学家Tomaso Poggio,共同撰写...
今年4月,Max Tegmark 团队发布了一种崭新的深度学习网络结构 Kolmogorov-Arnold Network(简称KAN) 后迅速引起轰动,论文一作刘子鸣在集智俱乐部 AI+Science 读书会中详细介绍了团队的最新工作(参看:KAN一作刘子鸣直播总结:KAN的能力边界和待解...
爆火神经网络架构KAN，上新了！KAN2.0。此次与科学问题更深入地融合，可以轻松解出经典物理学研究。比如发现拉格朗日量（用来描述整个物理系统动力状态的函数）除此之外，研究者还可以量身定制属于自己的KAN2.0，将专业知识作为辅助变量添加到输入当中去。此前，KAN横空出世，一夜引爆科技圈。它以200万参数模型架构，...
Kolmogorov Arnold Networks (KAN)最近作为MLP的替代而流行起来,KANs使用Kolmogorov-Arnold表示定理的属性,该定理允许神经网络的激活函数在边缘上执行,这使得激活函数“可学习”并改进它们。 目前我们看到有很多使用KAN替代MLP的实验,但是目前来说对于图神经网络来说还没有类似的实验,今天我们就来使用KAN创建一个图神经网络...
李炯城:关于KAN神经网络的探讨02-理论探讨 1. 背景 最近的一篇arxive上预印本论文:KAN - Kolmogorov-Arnold Networks (2404.19756v2, Ziming Liu) 在人工智能领域引起轰动,甚至被宣传为一夜火爆。 代码开源在 github.com/KindXiaoming KAN基于KAT和B-Spline提出的一种神经网络结构。与传统MLP相比,KAN把网络节点之间...