Réseaux de Kolmogorov-Arnold : un réseau neuronal plus scientifique ?
Cet article explore les différences philosophiques entre les réseaux de Kolmogorov-Arnold (KANs) et les perceptrons multicouches (MLPs). Tout en reconnaissant leur égale puissance expressive, l'auteur soutient que des différences émergent en matière d'optimisation, de généralisation et d'interprétabilité. Les KANs s'alignent davantage sur le réductionnisme, tandis que les MLPs penchent vers l'holisme. L'auteur suggère que les KANs pourraient être mieux adaptées à la modélisation de phénomènes scientifiques, étant donné la dépendance de la science aux approches réductionnistes, citant l'exemple de la compilation de formules symboliques. Cependant, l'importance des expériences empiriques est soulignée, reconnaissant les faiblesses potentielles des KANs dans les tâches non scientifiques.