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KAN和MLP_kan和mlp区别
作者:繁依Fanyi0 | 2024-06-30 23:59:58
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kan和mlp区别
1.区别:
MLP将
固定的
激活函数放在节点(“神经元”)上,而KAN将
可学习的
激活函数放在边缘(“权重”)上。KANs没有线性权重矩阵,而是将每个权重参数替换为一个可学习的单变量函数,该函数以样条曲线的形式参数化。
2.MLP的缺点:
在transformer中,MLP的参数量大,且不具备可解释性。
3.KAN=MLP+样条
为了提升表征能力,MIT提出了KAN。KAN本质上是样条(Spline)曲线和 MLP 的组合,吸收了两者的优点。即
KAN = MLP + Spline
4.KAN的缺点:
学习的激活函数的成本比固定激活函数成本更高,表现为:虽然参数很少,但是收敛的很慢 。
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