<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/"><channel><title>KAN on TechLLM</title><link>https://techllm.github.io/tags/kan/</link><description>Recent content in KAN on TechLLM</description><generator>Hugo</generator><language>ko</language><lastBuildDate>Sat, 08 Aug 2026 21:07:10 +0900</lastBuildDate><atom:link href="https://techllm.github.io/tags/kan/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>KAN, 파라미터 200개로 MLP 30만 개를 이겼다</title><link>https://techllm.github.io/posts/kan-kolmogorov-arnold-networks/</link><pubDate>Sat, 08 Aug 2026 21:07:10 +0900</pubDate><guid>https://techllm.github.io/posts/kan-kolmogorov-arnold-networks/</guid><description>MIT 연구진의 KAN은 활성화 함수를 노드가 아닌 엣지에 두고 가중치를 전부 스플라인 곡선으로 바꾼 신경망입니다. 매듭 이론 실험에서 파라미터 약 200개로 정확도 81.6%를 기록해 30만 파라미터 MLP의 78%를 넘겼고, 대신 학습 속도는 10배 느립니다.</description></item></channel></rss>