KAN
爆火后反转?「一夜干掉MLP」的KAN:其实我也是MLP
KAN 作者:我想传达的信息不是「KAN 很棒」,而是「尝试批判性地思考当前的架构,并寻求从根本上不同的替代方案,这些方案可以完成有趣、有用的事情。」多层感知器(MLP),也被称为全连接前馈神经网络,是当今深度学习模型的基础构建块。MLP 的重要性无论怎样强调都不为过,因为它们是机器学习中用于逼近非线性函数的默认方法。但是最近,来自 MIT 等机构的研究者提出了一种非常有潜力的替代方法 ——KAN。该方法在准确性和可解释性方面表现优于 MLP。而且,它能以非常少的参数量胜过以更大参数量运行的 MLP。比如,作者表示
5/7/2024 2:36:00 PM
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