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* '''标题'''：KAN 2.0: Kolmogorov-Arnold Networks Meet Science
* '''中文标题'''：KAN 2.0：科尔莫哥洛夫-阿诺德网络与科学的结合
* '''发布日期'''：2024-08-19 17:59:04+00:00
* '''作者'''：Ziming Liu, Pingchuan Ma, Yixuan Wang, Wojciech Matusik, Max Tegmark
* '''分类'''：cs.LG, cs.AI, physics.comp-ph, physics.data-an
* '''原文链接'''：http://arxiv.org/abs/2408.10205
'''摘要'''：AI与[[科学]]的主要挑战在于它们固有的不兼容性：当今的AI主要基于[[连接主义]]，而科学依赖于[[符号主义]]。为了弥合这两个领域，我们提出了一个框架，以无缝协同[[Kolmogorov-Arnold网络]]（KANs）与科学。该框架强调KAN在科学发现的三个方面的应用：识别相关特征、揭示模块结构和发现符号公式。协同是双向的：科学到KAN（将科学知识纳入KAN），以及KAN到科学（从KAN中提取科学见解）。我们强调[[pykan]]包中的主要新功能：（1）[[MultKAN]]：具有乘法节点的KAN。（2）[[kanpiler]]：一个将符号公式编译成KAN的编译器。（3）[[树转换器]]：将KAN（或任何神经网络）转换为树图。基于这些工具，我们展示了KAN发现各种[[物理定律]]的能力，包括[[守恒量]]、[[拉格朗日量]]、[[对称性]]和[[本构定律]]。