Kolmogorov-Arnold-Netzwerke: Ein wissenschaftlicheres neuronales Netzwerk?
Dieser Blogbeitrag untersucht die philosophischen Unterschiede zwischen Kolmogorov-Arnold-Netzwerken (KANs) und Multilayer-Perceptrons (MLPs). Obwohl beide die gleiche Ausdruckskraft besitzen, argumentiert der Autor, dass Unterschiede in Bezug auf Optimierung, Generalisierung und Interpretierbarkeit auftreten. KANs orientieren sich stärker am Reduktionismus, während MLPs eher dem Holismus folgen. Der Autor legt nahe, dass KANs besser geeignet sein könnten, wissenschaftliche Phänomene zu modellieren, da die Wissenschaft auf reduktionistischen Ansätzen beruht, und nennt als Beispiel die Kompilierung symbolischer Formeln. Die Bedeutung empirischer Experimente wird jedoch betont, wobei die potenziellen Schwächen von KANs bei nicht-wissenschaftlichen Aufgaben anerkannt werden.
Mehr lesen