Transformer 是现代深度学习的基石。传统上，Transformer 依赖多层感知器 (MLP) 层来混合通道之间的信息。
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3019 点击 2024-09-19 15:16
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Transformer 是现代深度学习的基石。传统上，Transformer 依赖多层感知器 (MLP) 层来混合通道之间的信息。
KAN的诞生，开启了机器学习的新纪元！而这背后，竟是MIT华人科学家最先提出的实践想法。从KAN到KAN 2.0，这个替代MLP全新架构正在打开神经网络的黑盒，为下一步科学发现打开速通之门。
爆火神经网络架构KAN，上新了！
KAN 在符号表示中领先，但 MLP 仍是多面手。
本文介绍了KAN网络算法的原理和优势，探讨了其在深度学习领域可能引发的范式转变。 • ⚡ KAN网络将可学习的激活函数从神经元移到了神经网络的边上，表现出更高的准确性和更少的参数量 • ???? KAN在数学和物理领域的实验中展现了卓越性能，提供了一种新的科学发现的路径 • ???? KAN具有更快的神经缩放定律和可解释性，为AI领域带来了新的探索可能性
本月初，来自 MIT 等机构的研究者提出了一种非常有潜力的 MLP 替代方法 ——KAN。
最近一周KAN的热度逐渐褪去，正好静下心来仔细学习KAN的原理，收获颇多。
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。
一种全新的神经网络架构KAN，诞生了！ 与传统的MLP架构截然不同，且能用更少的参数在数学、物理问题上取得更高精度。
就在最近，清华大学SuperBench团队的新一轮全球大模型评测结果出炉了！