号称能打败MLP的KAN到底行不行？数学核心原理全面解析
Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) 是一种新型神经网络架构，挑战了多层感知器（mlp）的基础，通过在权重而非节点上使用可学习的激活函数（如b样条），提高了准确性和可解释性。KANs利用Kolmogorov-Arnold表示定理，将复杂函数分解为简单函数的组合，简化了神经网络的近似过程。与mlp相比，KAN在参数量较少的情况下能达到类似或更好的性能，并能直观地可视化，增强了模型的可解释性。尽管仍需更多研究验证其优势，KAN为深度学习领域带来了新的思路。