爆火神經網絡架構KAN更新2.0！研究者可專屬定制，輕松應對經典物理學研究，作者：和MLP不能互相取代

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原標題：爆火神經網絡架構KAN更新2.0！研究者可專屬定制，輕松應對經典物理學研究，作者：和MLP不能互相取代
關鍵字：科學,發現,火神,架構,符號
文章來源：量子位
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內容摘要：

白交 發自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI爆火神經網絡架構KAN，上新了！
KAN2.0。
此次與科學問題更深入地融合，可以輕松解出經典物理學研究。
比如發現拉格朗日量（用來描述整個物理系統動力狀態的函數）
除此之外，研究者還可以量身定制屬于自己的KAN2.0，將專業知識作為輔助變量添加到輸入當中去。
此前，KAN橫空出世，一夜引爆科技圈。它以200萬參數模型架構，直接復現DeepMind用30萬參數的MLPs發現數學定理的研究。要知道，后者可是登上Nature封面的研究。
由于KAN性能太好，一度引來關于「能否替代掉Transformer的MLP層」的探討，大家直呼：Yes We KAN！
MIT博士生劉子鳴再次為論文一作。
業內學者們，紛紛趕來祝賀。
KAN2.0將AI與科學統一起來AI+科學的一大挑戰在于他們之間固有的不兼容性：當前AI主要基于連接主義，科學則依賴于符號主義。
此次新框架KAN2.0就主打將KANs同科學無縫協同，這種協同作用是雙向的：科學到 KAN（將科學知識融入 KAN），KAN到科學（從KAN中提取科學見解）。
更具體來說，KAN2.0對科學發現主要

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