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作者面对的是深度学习领域中，特别是在[[多层感知器]]（MLP）和[[科尔莫戈罗夫-阿诺德网络]]（KAN）的性能比较问题。具体问题包括：
# KAN与MLP在不同任务中的性能差异：尽管MLP是现代深度学习模型中的基础构件，但KAN作为一种创新的替代方案，其性能与MLP相比在不同任务中的表现如何，尚未有明确的比较。
# KAN和MLP在相同参数或[[浮点运算]]（FLOPs）条件下的公平比较：现有的比较实验条件不一，为了探究KAN的潜力，需要在公平的设置下全面比较KAN和MLP。
# KAN在[[符号公式表示]]任务中的优势来源：KAN在某些任务中表现出优势，特别是在符号公式表示任务中，其优势的具体来源需要被探究。
# KAN与MLP在[[持续学习]]（continual learning）任务中的性能对比：在持续学习设置中，KAN是否能够展现出比MLP更好的性能，尤其是在处理一系列一维函数时。