KAN

爆火后反转？「一夜干掉MLP」的KAN：其实我也是MLP

KAN 作者：我想传达的信息不是「KAN 很棒」，而是「尝试批判性地思考当前的架构，并寻求从根本上不同的替代方案，这些方案可以完成有趣、有用的事情。」多层感知器（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础构建块。MLP 的重要性无论怎样强调都不为过，因为它们是机器学习中用于逼近非线性函数的默认方法。但是最近，来自 MIT 等机构的研究者提出了一种非常有潜力的替代方法 ——KAN。该方法在准确性和可解释性方面表现优于 MLP。而且，它能以非常少的参数量胜过以更大参数量运行的 MLP。比如，作者表示

5/7/2024 2:36:00 PM

机器之心

资讯热榜

DeepSeek-OCR：OCR 的新突破 Soul App开源播客语音合成模型，可流畅自然多轮语音对话，支持川粤豫等多方言与副语言风格最具争议性研究：大模型中间层输出可 100% 反推原始输入微软与OpenAI重塑联盟：2500亿美元Azure订单背后，OpenAI获“云自由”！奥特曼回应一切：重组后仍需微软支持，不相信OpenAI的欢迎做空 DeepSeek-OCR：用视觉模态给长文本“瘦身”，大模型处理效率再突破 OpenAI推出两款全新的开源安全推理模型如何理解：高效的异构算力调度是业界目前面临的一大难题？

标签云

AI 人工智能 OpenAI AIGC 模型 ChatGPT DeepSeek 谷歌 AI绘画大模型机器人数据 Midjourney 开源 Meta 微软智能 AI新词用户 GPT 学习技术智能体马斯克 Gemini 图像 Anthropic 英伟达 AI创作训练 LLM 论文代码算法 Agent AI for Science 芯片苹果腾讯 Claude Stable Diffusion 蛋白质开发者生成式神经网络 xAI 机器学习 3D RAG 人形机器人研究 AI视频大语言模型生成具身智能 Sora 工具 GPU 百度华为计算字节跳动 AI设计 AGI 大型语言模型搜索视频生成场景深度学习架构生成式AI DeepMind 编程视觉 Transformer 预测 AI模型 MCP 伟达亚马逊