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原標題：反轉了？在一場新較量中，號稱替代MLP的KAN只贏一局
關鍵字：函數,數據,參數,解讀,表示
文章來源：機器之心
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內容摘要：

機器之心報道
機器之心編輯部KAN 在符號表示中領先，但 MLP 仍是多面手。
多層感知器 (Multi-Layer Perceptrons，MLP) ，也被稱為全連接前饋神經網絡，是當今深度學習模型的基本組成部分。MLP 的重要性無論怎樣強調都不為過，因為它是機器學習中用于逼近非線性函數的默認方法。
然而，MLP 也存在某些局限性，例如難以解釋學習到的表示，以及難以靈活地擴展網絡規模。
KAN（Kolmogorov–Arnold Networks）的出現，為傳統 MLP 提供了一種創新的替代方案。該方法在準確性和可解釋性方面優于 MLP，而且，它能以非常少的參數量勝過以更大參數量運行的 MLP。
那么，問題來了，KAN 、MLP 到底該選哪一種？有人支持 MLP，因為 KAN 只是一個普通的 MLP，根本替代不了，但也有人則認為 KAN 更勝一籌，而當前對兩者的比較也是局限在不同參數或 FLOP 下進行的，實驗結果并不公平。
為了探究 KAN 的潛力，有必要在公平的設置下全面比較 KAN 和 MLP 了。
為此，來自新加坡國立大學的研究者在控制了 KAN 和 MLP 的參數或 FLO

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