KAN leads in symbolic representation, but MLP is still a generalist.

論文アドレス: https://arxiv.org/pdf/2407.16674 プロジェクトリンク: https://github.com/yu-rp/KANbeFair 論文タイトル: KAN またはMLP: より公平な比較



活性化関数が異なります。通常、MLP の活性化関数には ReLU や GELU などが含まれますが、これらは学習可能なパラメータを持たず、すべての入力要素に対して均一です。KAN では、活性化関数は学習可能なパラメータを持つスプライン関数であり、入力ごとに要素がすべて異なります。 。 線形操作と非線形操作のシーケンス。일반적으로 연구자들은 MLP를 먼저 선형 변환을 수행한 다음 비선형 변환을 수행하는 것으로 개념화하는 반면 KAN은 실제로 비선형 변환을 먼저 수행한 다음 선형 변환을 수행합니다. 그러나 어느 정도 MLP의 완전 연결 레이어를 먼저 비선형으로 설명한 다음 선형으로 설명하는 것도 가능합니다.














以上が逆に? MLPに代わると主張する新しいコンテストでKANは1試合しか勝てなかったの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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