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728dc0a3 No.1059

MLP用激勵函數達成非線性
以及可以訓練的權重
使模型可以近似任意未知模型

而KAN則把權重替換成B-spline的係數
相當於各種不同的激勵函數
節點不使用任何權重,純粹將各個激勵函數相加

作者認為這種更改讓模型有更高的準確度
更加有效率的運用權重,以及更容易解釋
https://arxiv.org/abs/2404.19756v2
arXiv上有更詳細的模型描述


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