Pykan是论文《KAN: Kolmogorov-Arnold Networks》和《KAN 2.0: Kolmogorov-Arnold Networks Meet Science》中提出研究的官方实现。作为一种创新性的多层级感知机（MLP）替代方案，KAN基于柯尔莫哥洛夫-阿诺德表示定理构建，在精度和可解释性方面展现出显著优势。与传统MLP在神经元节点上放置激活函数不同，KAN将激活函数置于网络边缘，这种对偶架构使其在各类科学与机器学习任务中表现更优。
核心特性
- 数学基础：基于柯尔莫哥洛夫-阿诺德表示定理，具备坚实的理论支撑
- 性能提升：相比MLP通常能提供更高精度和模型可解释性
- 简易安装：支持PyPI安装（
pip install pykan）或GitHub直接获取 - 完整文档：包含快速入门指南、教程及详细文档，助力快速上手
- 灵活训练：支持CPU训练，提供超参调优、网格扩展及稀疏化等可解释性工具
典型应用
- 科学计算：特别适合偏微分方程求解等高精度、高可解释性需求场景
- 机器学习：适用于中小规模且对模型精度与透明度要求严格的任务
安装指南
需Python 3.9.7及以上版本，支持pip和Conda安装。代码库中提供了包含环境配置与依赖管理的详细设置说明。
社区协作
项目诚邀科研人员与开发者共同推进，尤其欢迎科学发现与科学计算领域的贡献。维护者鼓励使用者以批判性思维探索KAN，并通过成果分享推动这一创新方法的边界拓展。