KAN2.0：AI+Science的统一新范式

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神经网络目前是人工智能中最强大的工具。当它们应用于更大的数据集时，没有什么可与之抗衡。 Perimeter Institute for Theoretical Physics 的研究员 Sebastian Wetzel （opens a new tab）  说。 然而，一直以来，神经网络一直处于劣势。当今许多成功网络的基本构建块被称为多层感知器 （MLP）。但是，尽管取得了一系列成功，人类还是无法理解建立在这些 MLP 上的网络是如何得出结论的，或者是否可能有一些基本原理可以解释这些结果。神经网络所执行的惊人壮举，就像魔术师的壮举一样，被保密，隐藏在通常所说的黑匣子后面。 长期以来，AI 研究人员一直想知道，是否有可能让不同类型的网络以更透明的方式提供同样可靠的结果。 2024 年 4 月的一项研究 （opens a new tab）  引入了一种替代神经网络设计， 称为 Kolmogorov-Arnold 网络 （KAN），它更加透明，但也可以 ………………………………