WikiEdge:ArXiv-2407.16674/background

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這篇文獻的背景主要集中在以下幾個方面：

1. 多層感知器（Multi-Layer Perceptrons，MLP）的基礎性作用：
   • MLP是深度學習中的基礎組件，由多個節點層組成，每個節點對輸入應用固定激活函數，能夠逼近廣泛的非線性函數。
   • MLP因其通用逼近定理而被廣泛應用於分類、回歸和特徵提取等任務，但也存在諸如學習表示的可解釋性差和擴展網絡規模的靈活性有限等限制。
2. Kolmogorov–Arnold Networks（KAN）的創新性：
   • KAN是MLP的創新替代方案，利用Kolmogorov-Arnold表示定理，其特徵在於邊緣上的可學習激活函數，用參數化為樣條的單變量函數替代線性權重參數。
   • KAN預期成為MLP的有前景的替代品，這激發了對KAN的細緻考察。
3. KAN與MLP的公平比較的必要性：
   • 當前KAN與MLP之間的比較實驗並不公平，因為它們在不同的參數或浮點運算（FLOPs）下進行比較。
   • 為了探究KAN的潛力，有必要在公平的設置下全面比較KAN和MLP。
4. 不同激活函數對KAN和MLP性能影響的探究：
   • KAN和MLP之間的主要區別在於激活函數的不同，KAN使用的是具有可學習參數的樣條函數，而MLP通常使用無學習參數的統一激活函數，如ReLU和GELU。
   • 作者假設激活函數的變化是KAN和MLP在不同任務中表現不同的主要因素，並驗證了這一假設。
5. 持續學習（Continual Learning）中KAN和MLP性能的對比：
   • KAN論文中驗證了KAN在一維函數持續學習中表現更好，但作者在更標準的類增量持續學習設置中進一步驗證了這一點。
   • 在固定的訓練迭代下，發現KAN的遺忘問題比MLP更嚴重，這與KAN論文中的發現不同。

綜上所述，這篇文獻的背景強調了在不同任務中對KAN和MLP進行全面比較的重要性，以及激活函數對模型性能影響的深入分析，特別是在持續學習環境下的性能對比。