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...
• 💡 KAN是一种全新的神经网络架构,具备较少参数量和可解释性 • 🚀 KAN在函数拟合、偏微分方程求解、拓扑理论等领域表现出色 • 🔬 KAN是连接符号主义和连接主义的桥梁,具备未来AI发展的潜力 最近一周KAN的热度逐渐褪去,正好静下心来仔细学习KAN的原理,收获颇多。 KAN是一种全新的神经网络架构,它与...
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...
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中。
一种全新的神经网络架构KAN,诞生了! 与传统的MLP架构截然不同,且能用更少的参数在数学、物理问题上取得更高精度。 比如,200个参数的KANs,就能复现DeepMind用30万参数的MLPs发现数学定理研究。 不仅准确性更高,并且还发现了新的公式。要知道后者可是登上Nature封面的研究啊。
无需怀念MLP,新网络KAN基于柯尔莫哥洛夫-阿诺德定理,带着更少的参数、更强的性能、更好的可解释性来了,深度学习架构革新进入新时代! 一夜之间,机器学习范式要变天了! 当今,统治深度学习领域的基础架构便是,多层感知器(MLP)——将激活函数放置在神经元上。
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YOLOv10结合:KANConv结合C2f从而替代YOLOv8的C2f,结构图如下 改进结构图如下: 1.YOLOv10介绍 添加描述 论文:https://arxiv.org/pdf/2405.14458 ...
来源| 量子位 ID | QbitAI 一种全新的神经网络架构KAN,诞生了!与传统的MLP架构截然不同,且能用更少的参数在数学、物理问题上取得更高精度。 比如,200个参数的KANs,就能复现DeepMind用30万参数的MLPs发现数学…
该架构基于 Tsybenko 定理(通用逼近定理),该定理证明神经网络可以以任何精度逼近任何连续函数。然而,还有其他与函数逼近相关的定理。其中之一,柯尔莫哥洛夫-阿诺德定理,正是与 KAN 相关的。 柯尔莫哥洛夫-阿诺德定理 要准确理解 KAN 的结构,你需要了解一些数学。柯尔莫哥洛夫和阿诺德的优点在于,他们证明了一组变量的...