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爆火后反转？「一夜干掉MLP」的KAN：其实我也是MLP
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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