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KAN網絡技術最全解析——最熱KAN能否干掉MLP和Transformer?

AIGC動態1年前 (2024)發布 算法邦
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KAN網絡技術最全解析——最熱KAN能否干掉MLP和Transformer?

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原標題:KAN網絡技術最全解析——最熱KAN能否干掉MLP和Transformer?
關鍵字:函數,知乎,多項式,算子,表征
文章來源:算法邦
內容字數:8852字

內容摘要:


導讀本文來自知乎,已獲授權,作者為陳巍博士。本文對KAN網絡進行了深入解析,涉及KAN網絡的基本思路、架構與縮放、可解釋性。
陳巍博士,千芯科技董事長,曾擔任華X系相關自然語言處理企業的首席科學家,大模型算法-芯片協同設計專家,國際計算機學會(ACM)會員、中國計算機學會(CCF)專業會員。主要研究領域包括大模型(Finetune、Agent、RAG)、存算一體、GPGPU。
原文鏈接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/695830208KAN網絡結構思路來自Kolmogorov-Arnold表示定理。MLP 在節點(“神經元”)上具有固定的激活函數,而 KAN 在邊(“權重”)上具有可學習的激活函數。在數據擬合和 PDE 求解中,較小的 KAN 可以比較大的 MLP 獲得更好的準確性。
相對MLP,KAN也具備更好的可解釋性,適合作為數學和物理研究中的輔助模型,幫助發現和尋找更基礎的數值規律。(點贊是我們分享的動力)
MLP與KAN對比
與傳統的MLP 相比,KAN 有4個主要特點:
1)激活函數位于“邊”而不是節點(Node)上;
2)激活函數是可學習的而不


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作者簡介:智猩猩矩陣賬號之一,聚焦生成式AI,重點關注模型與應用。

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