麻省理工设计出“液体”神经网络,可适应快速变化的训练环境

文/陈根 时代里,神经网络对于机器学习具有重要作用。神经网络是通过分析一组“训练”示例来识别模式的算法,也被认为是模仿大脑的加工路径。想要适应自动驾驶、控制机器人、医疗诊断等场景,就必须让神经网络适应快速变化的各种状况。

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