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爆火神經網絡架構KAN更新2.0!研究者可專屬定制,輕松應對經典物理學研究,作者:和MLP不能互相取代

AIGC動態1年前 (2024)發布 量子位
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爆火神經網絡架構KAN更新2.0!研究者可專屬定制,輕松應對經典物理學研究,作者:和MLP不能互相取代

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原標題:爆火神經網絡架構KAN更新2.0!研究者可專屬定制,輕松應對經典物理學研究,作者:和MLP不能互相取代
關鍵字:科學,發現,火神,架構,符號
文章來源:量子位
內容字數:0字

內容摘要:


白交 發自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAI爆火神經網絡架構KAN,上新了!
KAN2.0。
此次與科學問題更深入地融合,可以輕松解出經典物理學研究。
比如發現拉格朗日量(用來描述整個物理系統動力狀態的函數)
除此之外,研究者還可以量身定制屬于自己的KAN2.0,將專業知識作為輔助變量添加到輸入當中去。
此前,KAN橫空出世,一夜引爆科技圈。它以200萬參數模型架構,直接復現DeepMind用30萬參數的MLPs發現數學定理的研究。要知道,后者可是登上Nature封面的研究。
由于KAN性能太好,一度引來關于「能否替代掉Transformer的MLP層」的探討,大家直呼:Yes We KAN!
MIT博士生劉子鳴再次為論文一作。
業內學者們,紛紛趕來祝賀。
KAN2.0將AI與科學統一起來AI+科學的一大挑戰在于他們之間固有的不兼容性:當前AI主要基于連接主義,科學則依賴于符號主義。
此次新框架KAN2.0就主打將KANs同科學無縫協同,這種協同作用是雙向的:科學到 KAN(將科學知識融入 KAN),KAN到科學(從KAN中提取科學見解)。
更具體來說,KAN2.0對科學發現主要


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