MIT提出Liquid机器学习系统，可像液体一样适应动态变化

选自 news.mit.edu作者：Daniel Ackerman机器之心编译编辑：Panda在自动驾驶等许多重要应用中，数据都是实时动态的，并且时不时还会出现一些意外情况。为了高效地应对这一问题，MIT 的研究者受生物神经元启发而设计了一种新型神经网络，并且他们还通过理论证明和实验验证体现了该神经网络的有效性。相关代码也已公布。麻省理工学院（MIT）的研究者开发出了一种新型的神经网络，其不仅能在训练阶段学习，而且还能持续不断地适应。他们将这种灵活的算法命名为「Liquid」网络，因为其能像「液体」一样改变其底层的数学方程以持续适应新的输入数据。这一进展能助力基于动态变化数据的决策任务，比如医疗诊断和自动驾驶中涉及到的任务。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2 ………………………………