以下是KAN class的逐行解释，这个类是一个用于构建基于核激活网络（KAN）的神经网络模型的Python类：
class KAN:
- 定义一个名为
KAN的类。
Attributes:
- 以下部分列出了
KAN类的属性，这些属性描述了类的状态和行为。
grid : intthe number of grid intervals
grid是一个整数，表示网格间隔的数量。
k : intspline order
k是一个整数，表示样条函数的阶数。
act_fun : a list of KANLayers
act_fun是一个包含KANLayer对象的列表，这些层可能用于激活函数。
symbolic_fun: a list of Symbolic_KANLayer
symbolic_fun是一个包含Symbolic_KANLayer对象的列表，这些层可能用于符号计算。
depth : intdepth of KAN
depth是一个整数，表示KAN的深度（即层数）。
width : listnumber of neurons in each layer.
width是一个列表，表示每层的神经元数量。
Without multiplication nodes, [2,5,5,3] means 2D inputs, 3D outputs, with 2 layers of 5 hidden neurons.
- 如果没有乘法节点，
width列表如[2,5,5,3]表示2维输入，3维输出，以及两个各有5个隐藏神经元的层。
With multiplication nodes, [2,[5,3],[5,1],3] means besides the [2,5,53] KAN, there are 3 (1) mul nodes in layer 1 (2).
- 如果有乘法节点，
width列表如[2,[5,3],[5,1],3]表示除了[2,5,5,3]的KAN结构外，第一层有3个乘法节点，第二层有1个乘法节点。
（）是第二种说法，看死我了
mult_arity : int, or list of int listsmultiplication arity for each multiplication node (the number of numbers to be multiplied)
mult_arity是一个整数或整数列表的列表，表示每个乘法节点的乘法基数（即要相乘的数字的数量）。
base_fun : funresidual function b(x). an activation function phi(x) = sb_scale * b(x) + sp_scale * spline(x)
base_fun是一个函数，表示残差函数b(x)。激活函数phi(x)由sb_scale * b(x) + sp_scale * spline(x)计算得出。
symbolic_fun : a list of Symbolic_KANLayerSymbolic_KANLayers
symbolic_fun是一个包含Symbolic_KANLayer对象的列表，用于符号计算。
symbolic_enabled : boolIf False, the symbolic front is not computed (to save time). Default: True.
symbolic_enabled是一个布尔值，如果为False，则不计算符号前端（以节省时间）。默认值为True。
width_in : listThe number of input neurons for each layer
width_in是一个列表，表示每层的输入神经元数量。
python
复制
width_out : listThe number of output neurons for each layer
width_out是一个列表，表示每层的输出神经元数量。
python
复制
base_fun_name : strThe base function b(x)
base_fun_name是一个字符串，表示基函数b(x)的名称。
python
复制
grip_eps : floatThe parameter that interpolates between uniform grid and adaptive grid (based on sample quantile)
grip_eps是一个浮点数，用于在均匀网格和自适应网格之间插值（基于样本分位数）。
python
复制
node_bias : a list of 1D torch.float
node_bias是一个包含一维torch.float的张量列表，表示节点的偏差。
python
复制
node_scale : a list of 1D torch.float
node_scale是一个包含一维torch.float的张量列表，表示节点的缩放。
python
复制
subnode_bias : a list of 1D torch.float
subnode_bias是一个包含一维torch.float的张量列表
：深度学习初探——卷积神经网络（CNN）)
