이전 논문인 Kolmogorov-Arnold Networks 해석에서 MIT에서 개발한 새로운 프레임워크인 KAN의 매커니즘을 소개했습니다. KAN 뒤에 있는 이론인 Kolmogorov-Arnold Representation Theorem을 면밀히 연구한 결과, KAN이 많은 수학 문제를 해결할 뿐만 아니라 발견을 할 수 있다는 것을 깨달았습니다.
KAN의 한 가지 인상적인 특징은 데이터를 특정한 기호 형식(수학적 공식)으로 표현하는 상징적 회귀입니다. 이 도구는 회귀 공식을 기반으로 분류 문제에 사용되어 분할을 해석 가능하게 만들 수 있습니다. 그러나 실제 데이터에서 정확한 공식을 찾는 것은 어렵습니다. 데이터의 복잡성과 잡음 때문에 로그 및 지수 함수와 같은 매개 변수 형식을 사용해 설명하기 어려울 수 있습니다. 이를 개선하는 한 가지 방법은 더 좋은 공식을 제공할 수 있는 다층 KAN을 사용하는 것입니다. 그러나 이로 인해 수학 공식이 너무 복잡할 수 있어 분류를 해석하기 어렵게 만들 수 있습니다.
데이터를 사용하여 수학을 연구하는 데 KAN을 사용하는 특히 그 상징적 회귀를 사용하는 것은 장점이 있을 수 있습니다. 수학 규칙이 존재한다면 KAN은 규정을 찾는 데 도움을 줄 수 있습니다.