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MIT
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该项目的灵感来自于 Kolmogorov-Arnold 表示定理,将其应用于神经网络设计。KAN 与多层感知机(MLP)架构的主要区别在于激活函数的使用方式,它将激活函数放在权重上,从而比 MLP 更准确、更易于解释(有时候),缺点是训练速度较慢。
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