Comparações entre a rede Kolmogorov-Arnold e a rede perceptron multicamada

Neste trabalho, as clássicas redes perceptron multicamada (MLP) são comparadas com as recém-propostas redes Kolmogorov-Arnold (KAN) em um problema de regressão e outro de classificação binária. A KAN, baseada em splines ajustáveis, apresenta uma maior interpretabilidade às custas de um custo computacional elevado e uma convergência mais lenta.