替代MLP的KAN，被开源项目扩展到卷积了

MIT 研究团队提出了一种新的神经网络结构 KAN，作为多层感知机（MLP）的替代，KAN 在准确性和可解释性上表现出优势，且参数效率更高。研究者还发展了 KAN 卷积（CKAN），在卷积神经网络中引入可学习的非线性激活函数。初步实验表明，尽管 KAN 卷积在简单数据集上的性能有待提升，但其参数量仅为标准卷积网络的七分之一，显示了其潜在的参数效率优势。
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