Liquid:一个能在任务中进行学习的神经网络
近日,麻省理工学院的研究人员开发了一种不仅在训练阶段,还能在任务中进行学习的神经网络——"Liquid"网络,它可以通过更改其基本设置不断适应新的数据输入.这一进步将有助于那些基于随时间变化的数据流(例如医疗诊断数据流和自动驾驶数据流)的决策任务.>>详细近日,麻省理工学院的研究人员开发了一种不仅在训练阶段,还能在任务中进行学习的神经网络——"Liquid"网络,它可以通过更改其基本设置不断适应新的数据输入.这一进步将有助于那些基于随时间变化的数据流(例如医疗诊断数据流和自动驾驶数据流)的决策任务.
数据流、麻省理工学院、自动驾驶、诊断数据、人员开发、训练阶段、随时间变化、医疗诊断、驾驶数据、数据输入
TP183(自动化基础理论)
2022-11-02(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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