对KAN网络的表达能力和谱偏差的研究
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究针对Kolmogorov-Arnold网络（KAN）与多层感知机（MLP）的对比进行了深入的理论探讨，尤其是在表达和近似能力方面。研究发现，尽管KAN的近似和表示能力与MLP相当，但在处理高频成分时，KAN展现出更低的谱偏差，且具备更高的效率，长期来看可为科学计算问题提供更优的解决方案。
研究比较了Kolmogorov-Arnold网络（KAN）和多层感知机（MLP）的表达和近似能力。结果表明，虽然两者能力相近，但KAN在处理高频成分时具有更低的谱偏差和更高的效率，可能为科学计算提供更好的长期解决方案。
