爆火神经网络架构KAN更新2.0!研究者可专属定制,轻松应对经典物理学研究,作者:和MLP不能互相取代

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爆火神经网络架构KAN更新2.0!研究者可专属定制,轻松应对经典物理学研究,作者:和MLP不能互相取代

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原标题:爆火神经网络架构KAN更新2.0!研究者可专属定制,轻松应对经典物理学研究,作者:和MLP不能互相取代
关键字:科学,发现,火神,架构,符号
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白交 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI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,直接复现DeepMind用30万参数的MLPs发现数学定理的研究。要知道,后者可是登上Nature封面的研究。
由于KAN性能太好,一度引来关于「能否替代掉Transformer的MLP层」的探讨,大家直呼:Yes We KAN!
MIT博士生刘子鸣再次为论文一作。
业内学者们,纷纷赶来祝贺。
KAN2.0将AI与科学统一起来AI+科学的一大挑战在于他们之间固有的不兼容性:当前AI主要基于连接主义,科学则依赖于符号主义。
此次新框架KAN2.0就主打将KANs同科学无缝协同,这种协同作用是双向的:科学到 KAN(将科学知识融入 KAN),KAN到科学(从KAN中提取科学见解)。
更具体来说,KAN2.0对科学发现主要


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