Transformer要变Kansformer？用了几十年的MLP迎来挑战者KAN

然而，用年迎挑是用年迎挑否有一种 MLP 的替代选择 ？

今天，

所以 ，用年迎挑KAN 出现了。用年迎挑MLP 几乎消耗了所有非嵌入式参数
，用年迎挑但它们存在明显的用年迎挑缺陷 。

MLP 的用年迎挑重要性无论怎样强调都不为过，因为它们是用年迎挑机器学习中用于逼近非线性函数的默认方法
。在 Transformer 模型中，用年迎挑

用年迎挑 例如
，用年迎挑真的用年迎挑没有别的选择了吗 ？

多层感知器（MLP）
，是用年迎挑当今深度学习模型的基础构建块 。它们的用年迎挑可解释性较差。MLP 是用年迎挑否就是我们能够构建的最佳非线性回归器呢
？尽管 MLP 被广泛使用，相对于注意力层来说 ，Transformer要变Kansformer？用了几十年的MLP迎来挑战者KAN 2024年05月02日 16:34 机器之心Pro 新浪财经APP 缩小字体 放大字体 收藏 微博 微信 分享 腾讯QQ QQ空间

MLP（多层感知器）用了几十年了
，并且通常在没有后处理分析工具的情况下  ，也被称为全连接前馈神经网络
，