Comments 5
Сейчас мне кажется что KAN больше похож на реализацию биологических нейронов чем модель перцептрона. У настоящих нейронов всегда было обучение с помощью изменения функции активации на синапсах. И нейробиологи часто говорят что синоптическая связь нелинейная и настраиваемая.
Честно говоря, есть большие сомнения в том, что мозг - это вычислительная машина.
Каждая эпоха приписывала мозгу свои представления (то есть заблуждения) о его функциях. Мозг был то вместилищем души, то пожизненным запасом семенной жидкости, из чего непосредственно следовало, что у женщин нет мозга (причём это было не верования доисторических людей, а популярная концепция в протестантских странах в 19 веке, перекочевавшая затем в пугалку для советских подростков, чтобы меньше онанировали), то радиатором охлаждения крови, то гидронасосом, приводящим в движение конечности (наподобие того, как давление гемолимфы, поддерживаемое почками и сердцем у пауков, выполняет функцию разгибателя конечностей), то органом эволюции, то электрической машиной и источником электрического напряжения, то операционной системой.
Теперь вот мозг - это вычислительное устройство. Что дальше?
Ну, у мозга же есть какая то функция, то есть правильный ответ на этот вопрос существует
Выходит что очень глупо отметать какую то теорию если прошлые n были не верными
Во-первых, это не теория, а концепция. Причём отнюдь не среди нейроморфологов, а среди программистов. Я не уверен, что концепции программистов (или похожие концепции алгебраиста Декарта) вне их сферы деятельности можно легко и непринуждённо расширять без существенных поправок.
Во-вторых, нельзя даже быть уверенным в абсолютной эффективности при исследовании природы исходно механистической, детерминированной и иерархической концепции аргумент-функция, которая и в программировании сохранила, или даже усилила, врождённый механицизм. Уже даже в физике эта концепция в ряде случаев, особенно в квантовой физике, сталкивается с известными затруднениями и для применения требует весьма искусных изощрений.
Поэтому неудачные предыдущие попытки скорее указывают на концептуальную несостоятельность вообще, чем дают надежду, что "в этот раз всё будет иначе".
Я правильно понимаю, что для задачи классификации в случае если точки расположены по закручивающимся и взаимопроникающим спиралям, как тут на примере KAN позволит разделить их одним сплайном, не перекручивая много раз пространство?
Разбираем KAN по полочкам