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2024年、MITの研究者らが発表したニューラルネット。従来のMLPでは「ノードに重みが集まる」設計だったのに対し、KANは「辺(エッジ)に関数そのものを置く」という発想の転換をしました。コルモゴロフ・アーノルドの定理という古典数学に基づいています。

解釈性が高い(各エッジの関数を眺めれば中で何が起きてるか分かる)というのが大きな売り。発表時は「Transformer後の主役か?」と業界がざわつきましたが、結局はまだ実用ほど成熟していない、というのが現状。期待値先行の典型例。