一种名为卡尔马格洛夫-阿诺德网络(KAN)的新型神经网络架构,通过赋予突触更复杂的功能,超越了传统神经网络。KAN在学习表示数据方面更加灵活,同时使用的参数更少,在物理学和其他科学领域展现出巨大潜力。研究表明,KAN在解决偏微分方程和预测拓扑结属性方面表现出更高的准确性和效率。