KAN干翻MLP，开创神经网络新范式！一个数十年前数学定理，竟被MIT华人学者复活了

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原标题：KAN干翻MLP，开创神经网络新范式！一个数十年前数学定理，竟被MIT华人学者复活了
关键字：神经网络,函数,论文,研究人员,定理
文章来源：新智元
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新智元报道编辑：桃子
【新智元导读】KAN的诞生，开启了机器学习的新纪元！而这背后，竟是MIT华人科学家最先提出的实践想法。从KAN到KAN 2.0，这个替代MLP全新架构正在打开神经网络的黑盒，为下一步科学发现打开速通之门。KAN的横空出世，彻底改变了神经网络研究范式！
神经网络是目前AI领域最强大的工具。当我们将其扩展到更大的数据集时，没有什么能够与之竞争。
圆周理论物理研究所研究员Sebastian Wetzel，对神经网络给予了高度的评价。
然而，万事万物并非「绝对存在」，神经网络一直有一个劣势。
其中一个基本组件——多层感知器（MLP），尽管立了大功，但这些建立在MLP之上的神经网络，却成为了「黑盒」。
因为，人们根本无法解释，其中运作的原理。
为此，AI界的研究人员们一直在想，是否存在不同类型的神经网络，能够以更透明的方式，同样输出可靠的结果？
是的，的确存在。
2024年4月，MIT、加州理工等机构研究人员联手提出，新一代神经网络架构——Kolmogorov-Arnold network（KAN）。
它的出现，解决了以上的「黑盒」问题。
论文地址：https://arx

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