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原标题：MLP 的时代结束了？全新神经网络架构 KAN 横空出世，MIT华人一作！
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多层感知器（MLP, Multilayer Perceptron）作为人工神经网络的一个基本架构，一直在历史上扮演着至关重要的角色。MLP 可以被视为深度学习领域的“基石”或“基础构件”，它的意义在于：
基础模型：MLP 作为最早被广泛研究和应用的神经网络模型之一，是许多复杂深度学习架构的起点和基础。它奠定了神经网络能够解决非线性问题的基础，是理解更高级神经网络结构的入门。
功能强大：虽然结构相对简单，但 MLP 已经能够处理复杂的分类和回归任务，展示了神经网络的强大适应能力和学习能力，为后续深度学习的发展铺平了道路。
理论与实践结合：MLP 不仅在理论上证明了神经网络的普遍近似能力，而且在实践中也取得了显著的性能表现，特别是在早期的手写数字识别等机器学习应用当中。
但 AI 发展到今天，MLP 几乎一点没变，人类的需求却越来越多了。MLP 在庞大的需求压力下暴露出了一个又一个缺点：可解释性和交互性不足、处理大尺寸图像的时候计算复杂且有过拟合问题、缺乏灵活性和适应性、自动特征提取方面的能力较弱……
4 月原文链接：MLP 的时代结束了？全新神经网络架构 KAN 横空出世，MIT华人一作！
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作者简介：智猩猩矩阵账号之一，聚焦生成式AI，重点关注模型与应用。
