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...
1、MultKAN：带有乘法节点的 KAN。2、kanpiler：将符号公式编译成 KAN的编译器。3、树转化器，将 KAN2.0架构（或任何神经网络）转换为树状图。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...
跟MLP最大、也是最为直观的不同就是,MLP激活函数是在神经元上,而KAN把可学习的激活函数放在权重上。 从数学定理方面来看,MLP的灵感来自于通用近似定理,即对于任意一个连续函数,都可以用一个足够深的神经网络来近似。 而KAN则是来自于 Kolmogorov-Arnold 表示定理 (KART),每个多元连续函数都可以表示为单变量连续函...
01 KAN为何一夜爆火?! 近日,一种突破性的神经网络架构——KAN(Kolmogorov–Arnold Networks)诞生啦!! 机器学习范式就要变天啦?! 它的设计哲学与传统的MLP(多层感知机)有着明显差异,且在使用更少的参数解决数学和物理问题上显示出了更高的精确度。 举个例子,仅用200个参数的KAN就能重现DeepMind利用30万参数的MLP...
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https://github.com/KindXiaoming/pykan 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...
最近大热的KAN终于搭上CNN了,有新的研究将卷积的经典线性变换更改为每个像素中可学习的非线性激活函数,提出了开源KAN卷积CKAN。 这是一种将KAN的优势整合到CNN架构中的创新尝试。众所周知,KAN有着训练速度慢的局限,通过引入卷积神经网络,我们可以利用CNN高效的空间处理能力来优化KAN的结构,从而提升训练速度。
(KAN) 是一种全新的神经网络构建块。它旨在比多层感知器(MLP) 更具表现力、更不容易过度拟合和更易于解释。MLP 在深度学习模型中无处不在。例如,我们知道它们用于GPT-2、3 和(可能)4 等模型的转换器块之间。对 MLP 进行改进将对机器学习世界产生广泛影响。
高效的逼近能力：通过将多变量函数分解为单变量函数的组合，KAN神经网络架构能够实现对原始函数的高效逼近，这在数学和物理问题中具有重要的应用价值。优势 参数效率：KAN神经网络架构能够使用更少的参数达到与传统神经网络相同的准确度，这在资源受限的环境中尤其有价值。准确性：KAN在数学定理的复现和新公式的发现上展现...
李炯城:关于KAN神经网络的探讨04-求解PDE(偏微分方程) 1. 背景 我们对KAN文章的P10 Toy example: staricase-like loss curves来进行一些数值实验。我们直接采用KAN的Github中/tutorials/Example_1_function_fitting.ipynb来进行实验。 这个函数由于采用了exp和y^2,所以当y比较大的时候,函数的值快速攀升。我们先在数...