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这篇论文通过公平和全面的比较，探讨了[[Kolmogorov-Arnold Networks]]（KAN）和[[多层感知器]]（MLP）在不同任务中的性能差异。主要内容包括：
# '''引言'''：介绍了多层感知器（MLP）作为深度学习中的基础组件，以及Kolmogorov-Arnold Networks（KAN）作为MLP的创新替代方案。指出了现有比较实验的不公平性，并提出了在相同参数或[[浮点运算]]（FLOPs）条件下进行公平比较的必要性。
# '''KAN和MLP的公式化定义'''：详细描述了KAN和MLP的结构和工作原理，包括KAN的[[B样条]]分支和快捷分支，以及MLP的非线性操作。
# '''KAN和MLP的参数数量和FLOPs'''：提供了计算KAN和MLP参数数量和FLOPs的公式，以确保在实验中对两者进行公平比较。
# '''实验'''：在[[机器学习]]、[[计算机视觉]]、[[自然语言处理]]、[[音频处理]]和[[符号公式表示]]等多个领域的任务上，对KAN和MLP进行了广泛的实验比较。实验结果表明，除了在符号公式表示任务上KAN表现更好外，MLP在其他任务上通常优于KAN。
# '''架构消融研究'''：通过消融研究分析了KAN和MLP的架构差异，发现KAN在符号公式表示任务上的优势主要来自于其B样条激活函数。当MLP使用B样条激活函数时，其在符号公式表示任务上的性能显著提高，甚至超过了KAN。
# '''持续学习'''：在标准类增量持续学习设置中，发现KAN的遗忘问题比MLP更严重，这与KAN论文中的发现不同。
# '''相关工作'''：讨论了KAN的相关工作，包括使用不同函数替代B样条的KAN变体，以及将KAN与现有网络结构结合的各种应用。
# '''结论'''：总结了KAN和MLP在不同任务上的性能差异，指出KAN在符号公式表示任务上的优势，以及在其他任务上MLP的优越性。同时，发现在持续学习任务中，MLP比KAN具有更好的性能。