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Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) 是一种基于 Kolmogorov-Arnold 表示定理的新型神经网络架构，旨在作为多层感知器（MLPs）的替代方案。KANs 的核心功能在于其在边而不是节点上使用激活函数，这一变化使得 KANs 在模型准确性和可解释性方面优于 MLPs。该项目提供了详细的教程和文档，便于用户快速入门并深入理解 KANs 的工作原理。适合需要高精度预测和良好模型解释性的场景，特别是在科学计算、物理模拟等领域。项目支持通过 PyPI 或 GitHub 安装，并且提供了多种安装方式以满足不同开发环境的需求。