KAN人工智能源码及教程

简介：
《KAN人工智能源码及教程》是一本全面介绍人工智能编程与开发的专业书籍，包含详细的代码示例和实用教学指南，帮助读者深入理解并实践AI技术。 这是一个基于深度学习的人工智能聊天机器人，它采用大规模语言模型训练，并能模拟人类对话方式的语音交互技术。与传统的多层感知器（MLP）架构不同，该系统能够用更少参数在数学、物理问题上实现更高的精度。无论是函数拟合还是偏微分方程求解，甚至是凝聚态物理学任务处理中，其性能都优于传统MLP模型。 此外，在解决大型模型问题时，这种人工智能聊天机器人天然地避免了灾难性遗忘现象，并且很容易注入人类的习惯偏差或领域知识。从数学定理角度来看，多层感知器（MLP）的灵感来源于通用近似理论，即任意连续函数都可以用足够深的神经网络来逼近；而KAN模型则依据科恩-阿诺尔德表示定理(KART)，表明每个多元连续函数都能通过单变量连续函数进行两层嵌套叠加实现。