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原標題：使神經網絡更容易理解，促進科學發現，MIT劉子鳴團隊新架構
關鍵字：函數,神經網絡,網絡,論文,定理
文章來源：人工智能學家
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來源：ScienceAI
編譯：白菜葉
「神經網絡是目前人工智能領域最強大的工具。」Perimeter Institute for Theoretical Physics 的研究員 Sebastian Wetzel 表示，「當我們將它們擴展到更大的數據集時，沒有什么可以與之競爭。」
然而，一直以來，神經網絡都存在一個缺點。當今許多成功網絡的基本構建模塊被稱為多層感知器（MLP）。但盡管取得了一系列成功，人類仍然無法理解基于這些 MLP 構建的網絡是如何得出結論的，或者是否存在一些基本原理可以解釋這些結果。神經網絡所表現出的能力就像魔術師一樣，都是秘密，隱藏在「黑匣子」里。
人工智能研究人員長期以來一直想知道不同類型的網絡是否有可能以更透明的方式提供同樣可靠的結果。
2024 年 4 月的一項研究提出了一種替代神經網絡設計，稱為 Kolmogorov-Arnold 網絡（KAN），它更加透明，但對于某一類問題，它幾乎可以完成常規神經網絡可以完成的所有事情。它基于 20 世紀中葉的一個數學思想，該思想在深度學被研究人員重新認識。
論文鏈接：https://arxiv.org/abs/

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