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usdt充币教程(www.6allbet.com):MIT研究人员开发出液态神经网络 可顺应差别环境

来源:三公开船 发布时间:2021-02-02 浏览次数:

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盖世汽车讯 据外媒报道,麻省理工学院(MIT)的研究人员开发出一种新神经网络,名为“液态(liquid)”神经网络。它不仅可以在训练阶段可以举行学习,在现实工作中也可以。此外,它还可以更改其基本计算公式,不停顺应新的数据输入。这一提高将加速基于实时数据流的决议速率,包罗医疗诊断和自动驾驶领域的数据流。

此项研究的主要作者Ramin Hasani示意:“这是时间序列数据处置方式的未来,好比机器人控制、自然语言处置、视频处置等,具有伟大潜力。”他还示意:“时间序列数据无处不在,且对于领会天下至关重要。天下的一切都与其有关,包罗人类感知,人类实在并非是感知图像,而是感知图像序列。因此,现实上,是时间序列数据缔造了我们的天下。”

(图片泉源:MIT)

Hasani还列出一些对社会至关重要的时间序列,如视频处置、财务数据和医疗诊断应用程序。不停转变的数据流是不能展望的,但通过实时剖析这些数据,并使用它们展望未来行为,可以促进自动驾驶汽车等新兴手艺的生长。因此,Hasani为自动驾驶创建了新算法,以顺应真实天下系统的可变性。

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神经网络是可通过剖析一组“训练”示例识别模式的算法,通常被以为是模拟大脑头脑。Hasani设计了一种新神经网络,灵感泉源是细线虫秀丽隐杆线虫。Hasani说:“秀丽隐杆线虫的神经系统只有302个神经元,但却可以发生意想不到的庞大动力。”Hasani还对其神经网络举行了编码,并特别注意秀丽隐杆线虫神经元是若何通过电脉冲激活和相互交流的。在他组织的神经网络的方程式中,参数可基于一组嵌套微分方程的效果随时间发生转变。

灵活性是神经网络的要害。大多数神经网络的行为在训练阶段之后是牢固的,这意味着它们很难顺应输入数据流中的转变。Hasani称,“液态”神经网络的流动性使其应对意外或嘈杂数据时更具弹性,好比大雨遮挡了自动驾驶汽车上的摄像头视野。因此,“液态”神经网络更壮大。”Hasani还补充到,神经网络灵活性的另一个优势是更具解释性。

Hasani示意,其液态神经网络乐成避开了其他神经网络的共性难点。通过使用微分方程改变神经元的出现方式,可以探索其它方式不能发现的庞大性。由于Hasani采用了较少的高表达神经元数目,因此,查看神经网络决议的“黑匣子”,以及诊断网络为何会具有某种特征会更容易。Hasani还说,“模子本身在表达能力方面会更厚实”,将辅助工程师领会并改善流动网络的性能。

液态神经网络在一系列测试中均表现出色。在展望数据集(从大气化学到交通模式)未来值的准确度上方面,液态神经网络比其他时间序列算法要高几个百分点。Hasani示意:“在许多应用中,液态神经网络性能确实较高。此外,它的体积还较小,意味着无需破费高昂计算成本即可完成测试。每个人都想扩大神经网络,但我希望可以缩小它的规模,削减节点数目,但更庞大。”

Hasani设计继续改善该系统,并准备将其投入产业应用。他说:“我们发现,受自然启发的神经网络更具表现力。但这只是个最先。那若何扩展它呢?我们以为,这种神经网络将对未来情报系统发生重大影响。”

(责任编辑: HN666)
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