机器学习：第九篇 Yes, We Kan!

陈巍：KAN网络结构思路来自Kolmogorov-Arnold表示定理。MLP 在节点（“神经元”）上具有固定的激活函数，而 KAN 在边（“权重”）上具有可学习的激活函数。在数据拟合和 PDE 求解中，较小的 KAN 可以比较大的 MLP 获得更好的准确性。相对MLP，KAN也具备更好的可解释性，适合作为数学和物理研究中的辅助模型，帮助发现和寻找更基础的数值规律。

前言