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原標題：KAN 1.0到2.0：構(gòu)建全新神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)，開創(chuàng)AI+Science大統(tǒng)一新范式
關鍵字：函數(shù),神經(jīng)網(wǎng)絡,論文,網(wǎng)絡,定理
文章來源：人工智能學家
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導語今年4月，Max Tegmark 團隊發(fā)布了一種嶄新的深度學習網(wǎng)絡結(jié)構(gòu) Kolmogorov-Arnold Network（簡稱KAN） 后迅速引起轟動，論文一作劉子鳴在集智俱樂部 AI+Science 讀書會中詳細介紹了團隊的最新工作（參看：KAN一作劉子鳴直播總結(jié)：KAN的能力邊界和待解決的問題）。隨后8月再次發(fā)布 KAN 的拓展工作 KAN 2.0，呈現(xiàn)的不僅是一個優(yōu)化升級的網(wǎng)絡架構(gòu)，更是一種 AI+Science 研究范式，這一范式使得 AI+Science 研究更具有交互性和可解釋性，希望能夠支持“好奇心驅(qū)動的科學”的發(fā)展。知名科普雜志 Quanta Magazine 近日撰文回顧梳理了 KAN 這一系列工作的研究歷程，本文是對該文章的翻譯。研究領域：AI+Science，深度學習，神經(jīng)網(wǎng)絡，AI可解釋性來源：集智俱樂部
作者：Steve Nadis
譯者：龔銘康
“神經(jīng)網(wǎng)絡目前是人工智能中最強大的工具。當它們應用于更大的數(shù)據(jù)集時，沒有什么可與之抗衡。”前沿理論物理研究所（Perimeter Institute for Theoretical Physics）研究員 Se

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