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
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。
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2006.04439.pdf
代码地址:https://github.com/raminmh/liquid_time_constant_networks
报告内容涵盖人工智能顶会趋势分析、整体技术趋势发展结论、六大细分领域(自然语言处理、计算机视觉、机器人与自动化技术、机器学习、智能基础设施、数据智能技术、前沿智能技术)技术发展趋势数据与问卷结论详解,最后附有六大技术领域5年突破事件、Synced Indicator 完整数据。
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