KAN人工智能源码和教程

是一个基于深度学习的人工智能聊天机器人，它采用了深度学习技术和大规模语言模型训练，能够模拟人类的对话方式，通过语音。与传统的MLP架构截然不同，且能用更少的参数在数学、物理问题上取得更高精度。在函数拟合、偏微分方程求解，甚至处理凝聚态物理方面的任务都比MLP效果要好。 而在大模型问题的解决上，KAN天然就能规避掉灾难性遗忘问题，并且注入人类的习惯偏差或领域知识非常容易。从数学定理方面来看，MLP的灵感来自于通用近似定理，即对于任意一个连续函数，都可以用一个足够深的神经网络来近似。 而KAN则是来自于 Kolmogorov-Arnold 表示定理 (KART)，每个多元连续函数都可以表示为单变量连续函数的两层嵌套叠加。从数学定理方面来看，MLP的灵感来自于通用近似定理，即对于任意一个连续函数，都可以用一个足够深的神经网络来近似。 而KAN则是来自于 Kolmogorov-Arnold 表示定理 (KART)，每个多元连续函数都可以表示为单变量连续函数的两层嵌套叠加。