Redes Kolmogorov-Arnold: Uma Rede Neural Mais Científica?

Este artigo explora as diferenças filosóficas entre as Redes Kolmogorov-Arnold (KANs) e os Perceptrons Multicamadas (MLPs). Embora admita que ambos possuem o mesmo poder expressivo, o autor argumenta que diferenças surgem em otimização, generalização e interpretabilidade. KANs se alinham mais com o reducionismo, enquanto MLPs se inclinam para o holismo. O autor sugere que KANs podem ser mais adequadas para modelar fenômenos científicos, dada a dependência da ciência em abordagens reducionistas, citando o exemplo da compilação de fórmulas simbólicas. No entanto, a importância de experimentos empíricos é enfatizada, reconhecendo potenciais fraquezas das KANs em tarefas não científicas.