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MLP 把『线性加权 + 固定激活』焊死在每一层，而 KAN 把边上的权重换成一个可学习的一元函数。本文用 numpy 从零实现一个两层 KAN，在一个带交互项与平方项的合成因子任务上，对比同规模 MLP，证明它在小样本下泛化更稳、且每条边函数可读——你可以直接把『某个因子在低位线性、高位饱和』画出来。附完整 Python 与四张真实计算图。