KANs vs MLPs：神经网络的还原论与整体论哲学思辨

Kolmogorov-Arnold Networks (KANs)的提出，标志着神经网络研究领域的一次重要哲学反思。与传统的多层感知器（MLPs）不同，KANs在设计理念上更倾向于还原论，而MLPs则更侧重整体论。

KANs的核心在于其可学习的激活函数，这使得网络的“原子”单元本身具有复杂性，而网络的连接方式则力求简洁。通过剪枝等技术，KANs旨在构建出结构清晰的计算图。这种“复杂单元，简单连接”的模式，与科学研究中基于基本原理的还原性思维高度契合。例如，将物理定律如胡克定律（F=kx）转化为神经网络时，KANs凭借其灵活的激活函数能更直观地映射。相反，MLPs的优势在于简单的固定激活函数与复杂的连接模式相结合，其强大能力体现在整体的涌现行为，这更符合整体论的视角，在处理视觉和语言等非科学性任务上展现出卓越的有效性。

从科学研究的本质来看，还原论一直是主导性的思维方式。KANs的结构设计，尤其是在解释性和可解释性方面，使其在描述具有明确物理规律或数学公式的数据生成过程时，比MLPs更具潜力。这并非否定MLPs的价值，而是指出在特定领域（如科学定律的建模）KANs可能提供更符合科学范式的工具。然而，正如“没有免费的午餐”所言，KANs的科学导向也意味着它们可能在其他非科学领域不如MLPs。未来的研究需要通过理论与实证相结合，进一步明确KANs与MLPs各自的优势边界。

Philosophical thoughts on Kolmogorov-Arnold Networks | Ziming Liu

A simple, whitespace theme for academics. Based on [*folio](https://github.com/bogoli/-folio) design.

Ziming LiuZiming Liu