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Liquid:一个能在任务中进行学习的神经网络

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摘要 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。
作者 本刊
机构地区 不详
出处 《数据分析与知识发现》 CSSCI CSCD 北大核心 2021年第3期34-34,共1页 Data Analysis and Knowledge Discovery
关键词 神经网络 数据输入 数据流 医疗诊断 麻省理工学院 LIQUID 自动驾驶 决策任务
分类号 TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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数据分析与知识发现
2021年 第3期

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