深度解析KAN：连接符号主义和连接主义的桥梁

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文 | AlphaEngineer，作者 | 费斌杰最近一周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。KAN是一种全新的神经网络架构，它与传统的MLP架构不同，能够用更少的参数量在Science领域取得惊人的表现，并且具备可解释性，有望成为深度学习模型发展的一个重要方向。运用KAN，我们不仅能够在函数拟合、偏微分方程求解（PDE）上取得不错的成果，甚至能够解决拓扑理论中的Knot Theory、处理凝聚态物理中的Anderson Localization问题。KAN一经推出便引爆了整个AI圈，短短几天就在github上获得了10k以上的stars。各路大神蜂拥而至，对KAN做出多种改进，提出了EfficientKAN、FourierKAN，甚至Kansformer等全新架构。那么KAN究竟是什么，它有哪些独特价值，它对未来AI发展又有哪些启发呢？近期KAN论文的一作Ziming做了一场精彩的分享，从数学原