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
机器之心
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