KAN anotado: Una inmersión profunda en Redes Kolmogorov-Arnold
2025-05-22
Esta publicación proporciona una explicación completa de la arquitectura y el proceso de entrenamiento de las Redes Kolmogorov-Arnold (KAN), una alternativa a las Perceptrones Multicapa (MLP). Las KAN parametrizan las funciones de activación reconectando la 'multiplicación' en la multiplicación matriz-vector de pesos de una MLP en la aplicación de una función. El artículo detalla la funcionalidad de KAN, incluyendo una arquitectura KAN mínima, optimizaciones de B-spline, técnicas de regularización, con ejemplos de código y resultados de visualización. También se exploran las aplicaciones de KAN, como en el conjunto de datos MNIST, y las futuras líneas de investigación, como la mejora de la eficiencia de KAN.
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