efficient-kan

该项目提供了一个高效的纯PyTorch实现的Kolmogorov-Arnold网络（KAN）。其核心功能在于通过将激活函数重新表述为基函数（B-splines）的线性组合，从而显著减少了内存消耗，并使计算过程简化为简单的矩阵乘法。此外，项目还引入了对权重的L1正则化以替代原版中基于输入样本的L1正则化方法，进一步提高了模型效率。此实现特别适合需要高效计算资源且对模型解释性有一定要求的应用场景，如图像识别任务中的MNIST数据集处理等。