AI与科学的结合：KAN 2.0， Kolmogorov-Arnold 网络与科学相遇
pykan(1)MultKAN(2)kanpiler(3)“AI+科学”面临的一大挑战在于它们之间固有的不兼容性：当前的AI主要基于连接主义，而科学则依赖于符号主义。为了弥合这两个领域的鸿沟，提出了一个框架，旨在将Kolmogorov-Arnold网络（KANs）与科学无缝融合。该框架着重展示了KA
KAN专家混合模型在高性能时间序列预测中的应用：RMoK模型架构探析与Python代码实验
本文将深入探讨RMoK模型的架构和内部机制，并通过Python实现一个小型实验来验证其性能。
图神经网络版本的Kolmogorov Arnold（KAN）代码实现和效果对比
今天我们就来使用KAN创建一个图神经网络Graph Kolmogorov Arnold(GKAN)，来测试下KAN是否可以在图神经网络方面有所作为。
