爆火后反转?「一夜干掉MLP」的KAN:其实我也是MLP

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重点标签 机器学习深度学习神经网络全连接网络可解释性

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最近,一种名为KAN的新型神经网络模型引起了深度学习领域的关注。KAN,全称为Knowledge Aware Networks,由来自MIT等机构的研究者提出,其在准确性和可解释性方面表现优于传统的多层感知器(MLP)。KAN能够在参数量较少的情况下,实现与更大参数量MLP相似的性能,例如在重现DeepMind的数学规律发现中,KAN仅使用了约200个参数,而MLP则需要约300000个参数。

然而,KAN的迅速走红也引发了一些质疑。一篇名为《KAN is just MLP》的Colab文档指出,KAN实际上可以被改写为一个具有相同参数数量的MLP,只是在ReLU激活函数之前加入了一些重复和移位操作。这一观点引发了对KAN与MLP关系的讨论,以及对KAN方法的重新审视。

讨论主要集中在以下几个方面:

1. 可解释性:KAN的主要贡献在于其可解释性,而非扩展速度或准确性。尽管KAN在可视化和解释性方面优于MLP,但其参数效率和训练稳定性仍存在疑问。

2. 方法上的差异:KAN和MLP在方法上没有本质区别,KAN先进行激活再进行线性组合,而MLP则相反。这表明KAN可能并非一种全新的架构,而是对现有方法的一种改进。

3. 新颖性:有研究者指出,KAN的思路并不新奇,20世纪80年代已有相关研究。尽管如此,KAN的作者并未回避这一问题,而是通过实验展示了KAN在特定领域的潜力。

KAN的作者之一Sachin Vaidya表示,KAN的研究动机是寻找可解释的AI模型,以学习物理学家发现自然规律的洞察力。他们希望KAN的实用性能超出最初的目标,并欢迎对KAN的批评和实践检验。

总的来说,KAN作为一种新型神经网络模型,虽然在可解释性方面具有优势,但其与MLP的关系、参数效率和新颖性仍需进一步研究和探讨。同时,KAN和MLP各有优势和局限性,未来的研究可能会探索包含两者的理论框架,甚至提出新的替代方案。

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原文作者: 机器之心

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