多层感知器

反转了？在一场新较量中，号称替代MLP的KAN只赢一局

KAN 在符号表示中领先，但 MLP 仍是多面手。多层感知器 (Multi-Layer Perceptrons，MLP) ，也被称为全连接前馈神经网络，是当今深度学习模型的基本组成部分。MLP 的重要性无论怎样强调都不为过，因为它是机器学习中用于逼近非线性函数的默认方法。然而，MLP 也存在某些局限性，例如难以解释学习到的表示，以及难以灵活地扩展网络规模。KAN（Kolmogorov–Arnold Networks）的出现，为传统 MLP 提供了一种创新的替代方案。该方法在准确性和可解释性方面优于 MLP，而且，它

7/27/2024 11:17:00 PM

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