Hacker News 의견

• KANs의 주요 저자가 MLCAD에서 튜토리얼 세션을 진행했음

  • 하드웨어/반도체 설계와 ML/딥러닝의 교차점에 초점을 맞춘 학술회의임
  • 물리 시스템에 대한 통찰과 해석을 얻는 데 유용함
  • 과학과 수학에는 유용하지만, 엔지니어링에서는 주요 우선순위가 아닐 수 있음
  • 어려운 문제에 대한 학습 능력과 선택된 기저 함수의 사용 등 아직 탐구되지 않은 영역이 많음

• 내부 작업이 이해 가능하다고 해서 전체 네트워크가 이해 가능하다는 의미는 아님

  • 예를 들어, 결정 트리는 이해 가능한 시스템의 예로 제시됨
  • 오늘날의 대규모 결정 트리와 랜덤 포레스트는 수백만 개의 노드를 가질 수 있음
  • 복잡한 시스템을 이해하는 데 수학적 격차가 있음

• KAN은 각 기저 함수의 기여도를 시각화할 수 있지만, 이는 단순한 문제에만 해당됨

  • 깊은 신경망은 이 접근 방식으로 설명할 수 없음

• KAN의 (반)자동화 단순화 알고리즘은 특정 문제를 해결하는 데 유사함

  • 단순한 추상화 압축기가 아닌, 기능적 해석 가능성을 목표로 함

• 해석 가능성의 핵심은 상징적 회귀임

  • MLP는 항상 데이터 세트에 대한 방정식을 제공하지 않지만, KAN은 가능함

• 신경망의 "알 수 없는 것"이 무엇인지 설명해 줄 수 있는지 질문함

  • 신경망을 구축하고 구성 요소와 작동 방식을 알고 있음
  • 모든 연결을 매핑할 수는 없지만, 연결이 형성되는 방식을 알고 있음

• 신경망의 강력함은 GPU의 대규모 병렬 처리를 활용하는 데 있음

  • 스칼라 가중치만 사용하는 것이 계산 자원을 낭비하는 것인지 질문함
  • 가중치 행렬 대신 함수의 행렬을 사용하면 어떻게 될지 궁금해함