使神经网络更容易理解，促进科学发现，MIT刘子鸣团队新架构

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原标题：使神经网络更容易理解，促进科学发现，MIT刘子鸣团队新架构
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来源：ScienceAI
编译：白菜叶
「神经网络是目前人工智能领域最强大的工具。」Perimeter Institute for Theoretical Physics 的研究员 Sebastian Wetzel 表示，「当我们将它们扩展到更大的数据集时，没有什么可以与之竞争。」
然而，一直以来，神经网络都存在一个缺点。当今许多成功网络的基本构建模块被称为多层感知器（MLP）。但尽管取得了一系列成功，人类仍然无法理解基于这些 MLP 构建的网络是如何得出结论的，或者是否存在一些基本原理可以解释这些结果。神经网络所表现出的能力就像魔术师一样，都是秘密，隐藏在「黑匣子」里。
人工智能研究人员长期以来一直想知道不同类型的网络是否有可能以更透明的方式提供同样可靠的结果。
2024 年 4 月的一项研究提出了一种替代神经网络设计，称为 Kolmogorov-Arnold 网络（KAN），它更加透明，但对于某一类问题，它几乎可以完成常规神经网络可以完成的所有事情。它基于 20 世纪中叶的一个数学思想，该思想在深度学被研究人员重新认识。
论文链接：https://arxiv.org/abs/

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