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KAN 或 MLP：公平比较
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原文中文，约400字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过对比KAN和MLP模型在各种任务中的性能，发现MLP通常优于KAN，尤其是在符号公式表示任务中。研究发现，KAN的优势主要来自其B样条激活函数，当B样条应用于MLP时，性能显著提高。然而，在其他任务中，B样条并没有显著提升MLP的性能。此外，在增量式持续学习环境中，KAN的遗忘问题比MLP更严重。这些结果为KAN和其他MLP替代方案的未来研究提供了启示。
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关键要点
- 对比KAN和MLP模型在各种任务中的性能，MLP通常优于KAN，尤其是在符号公式表示任务中。
- KAN的优势主要来自其B样条激活函数。
- 当B样条应用于MLP时，性能显著提高，超过或与KAN相匹配。
- 在其他任务中，B样条并没有显著提升MLP的性能。
- 在增量式持续学习环境中，KAN的遗忘问题比MLP更严重。
- 这些结果为KAN和其他MLP替代方案的未来研究提供了启示。
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