kansformer是什么

kansformer是什么

Kansformer（KAN）是一种全新的神经网络架构，与传统的MLP（多层感知器）架构有着明显的区别。KAN可以用更少的参数在数学和物理问题上取得更高的精度，例如，在函数拟合、偏微分方程求解以及处理凝聚态物理任务方面表现比MLP更好。

KAN的名称来源于Kolmogorov-Arnold表示定理（KART），这个定理指出每个多元连续函数都可以表示为单变量连续函数的两层嵌套叠加。KAN的设计灵感正是来自于这个定理，通过神经网络将Kolmogorov-Arnold表示参数化。为了纪念数学家Andrey Kolmogorov和Vladimir Arnold，这种新的网络结构被称为科尔莫格罗夫-阿诺德网络（KANs）。

KAN和MLP的区别

与MLP最大的区别在于，MLP的激活函数是在神经元上，而KAN将可学习的激活函数放在权重上。KAN的激活函数被参数化为样条曲线，这为网络提供了更灵活的表达能力。

KAN相比于MLP的优势和劣势

在训练过程中不容易遭遇灾难性遗忘问题。

具有更好的可解释性和交互性，能够直观地可视化。

在处理数学、物理等科学相关任务时有很大的潜力。

参数量相对较少，但准确性更高。

然而，KAN也有一些缺点，其中之一是训练速度较慢，这主要是因为可学习的激活函数评估成本比固定激活函数成本更高。不过，研究团队表示，KAN的所有示例都可以在单个CPU上在十分钟内重现。