新的神经网络更加准确且易于解释

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人工神经网络是现代人工智能的核心， 是聊天机器人和图像生成器的基础。但由于有许多神经元和复杂的连接，因此它们可能是一个黑匣子，无法对用户解释其内部工作原理。 现在，研究人员已经建造了一种全新形式的神经网络，它在某些方面超越了传统系统。证据表明，尽管这些新的网络规模小，但它们容易解释，而且准确性高。更重要的是，其开发者表示，这些柯尔莫戈洛夫-阿诺德网络（KAN）可以学习物理数据建模的简洁方式，有助于科学家发现新的自然规律。 约翰•霍普金斯大学的物理学家布利斯•梅纳德（Brice Ménard）说，十多年来，工程师们主要是通过反复试验来调整神经网络设计的。虽然他研究了神经网络的运作方式，但并没有参与这项新工作。“很高兴看到一种新的架构出现。”他说，尤其是一种根据基本原理设计的架构。 在传 ………………………………