數(shù)學(xué)遇上人工智能，深度學(xué)習(xí)架構(gòu)迎來(lái)最強(qiáng)挑戰(zhàn)者 KAN，MLP 的時(shí)代結(jié)束了

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原標(biāo)題：數(shù)學(xué)遇上人工智能，深度學(xué)習(xí)架構(gòu)迎來(lái)最強(qiáng)挑戰(zhàn)者 KAN，MLP 的時(shí)代結(jié)束了
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文章來(lái)源：人工智能學(xué)家
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來(lái)源：《新程序員》編輯部
文：王啟隆
多層感知器（MLP, Multilayer Perceptron）作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)基本架構(gòu)，一直在歷史上扮演著至關(guān)重要的角色。MLP 可以被視為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的“基石”或“基礎(chǔ)構(gòu)件”，它的意義在于：
基礎(chǔ)模型：MLP 作為最早被廣泛研究和應(yīng)用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一，是許多復(fù)雜深度學(xué)習(xí)架構(gòu)的起點(diǎn)和基礎(chǔ)。它奠定了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠解決非線性問(wèn)題的基礎(chǔ)，是理解更高級(jí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的入門。
功能強(qiáng)大：雖然結(jié)構(gòu)相對(duì)簡(jiǎn)單，但 MLP 已經(jīng)能夠處理復(fù)雜的分類和回歸任務(wù)，展示了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)大適應(yīng)能力和學(xué)習(xí)能力，為后續(xù)深度學(xué)習(xí)的發(fā)展鋪平了道路。
理論與實(shí)踐結(jié)合：MLP 不僅在理論上證明了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的普遍近似能力，而且在實(shí)踐中也取得了顯著的性能表現(xiàn)，特別是在早期的手寫數(shù)字識(shí)別等機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用當(dāng)中。
但 AI 發(fā)展到今天，MLP 幾乎一點(diǎn)沒(méi)變，人類的需求卻越來(lái)越多了。MLP 在龐大的需求壓力下暴露出了一個(gè)又一個(gè)缺點(diǎn)：可解釋性和交互性不足、處理大尺寸圖像的時(shí)候計(jì)算復(fù)雜且有過(guò)擬合問(wèn)題、缺乏靈活性和適應(yīng)性、自動(dòng)特征提取方面的能力較弱……
4 月 30 日，全新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)KAN橫空出世

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