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原標題：MLP 的時代結束了？全新神經網絡架構 KAN 橫空出世，MIT華人一作！
關鍵字：函數,定理,侵權,模型,表示
文章來源：算法邦
內容字數：11262字

內容摘要：

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多層感知器（MLP, Multilayer Perceptron）作為人工神經網絡的一個基本架構，一直在歷史上扮演著至關重要的角色。MLP 可以被視為深度學習領域的“基石”或“基礎構件”，它的意義在于：
基礎模型：MLP 作為最早被廣泛研究和應用的神經網絡模型之一，是許多復雜深度學習架構的起點和基礎。它奠定了神經網絡能夠解決非線性問題的基礎，是理解更高級神經網絡結構的入門。
功能強大：雖然結構相對簡單，但 MLP 已經能夠處理復雜的分類和回歸任務，展示了神經網絡的強大適應能力和學習能力，為后續深度學習的發展鋪平了道路。
理論與實踐結合：MLP 不僅在理論上證明了神經網絡的普遍近似能力，而且在實踐中也取得了顯著的性能表現，特別是在早期的手寫數字識別等機器學習應用當中。
但 AI 發展到今天，MLP 幾乎一點沒變，人類的需求卻越來越多了。MLP 在龐大的需求壓力下暴露出了一個又一個缺點：可解釋性和交互性不足、處理大尺寸圖像的時候計算復雜且有過擬合問題、缺乏靈活性和適應性、自動特征提取方面的能力較弱……
4 月

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作者簡介：智猩猩矩陣賬號之一，聚焦生成式AI，重點關注模型與應用。