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“液体”神经网络!MIT实验室发布重磅研究成果

2021-02-03 10:14 前瞻网   

近日,MIT计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的研究人员开发出一种新形态神经网络,它在训练阶段结束后,还可以在工作中继续学习。这些被称为'液体'网络的灵活算法,会改变其底层方程,以不断适应新的数据输入。这一进展可以帮助基于随时间变化的数据流进行决策。在涉及医疗诊断和自动驾驶的领域也可改善算法的决策。

“液体”神经网络!MIT实验室发布重磅研究成果

该研究将在马上举行的AAAI人工智能会议(2月2日-2月9日)上公开。除了麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的博士后Hasani之外,麻省理工学院的共同作者还包括CSAIL主任、Andrew and Erna Viterbi电气工程和计算机科学教授Daniela Rus和博士生Alexander Amini。其他合著者包括奥地利科学技术研究所的Mathias Lechner和维也纳理工大学的Radu Grosu。

研究设计了一个神经网络,可以适应现实世界系统的可变性。神经网络是一种通过分析一组'训练'实例来识别模式的算法。它们经常被说成是在模仿大脑的处理路径—Hasani的灵感来源于一种微小的微观线虫C. elegans。它的神经系统中只有302个神经元,但它却能产生意想不到的复杂动态。

该代码受到C. elegans的神经元通过电脉冲激活和相互沟通的方式的音响,获得了其灵活性。相对比大多数神经网络的行为在训练阶段后都是固定的,'液体'网络的流动性使其对意外或嘈杂的数据更具弹性,比如遮挡了自动驾驶汽车上摄像头的视野的突发大雨。由此带来更强的可解释性,使得模型本身的表现力更加丰富,有助于工程师理解和改进液体网络的性能。在测试中,该网络在预测数据集的未来值方面表现得很有希望,从大气化学到交通模式。

Hasani计划不断改进该系统,并为现实应用做好准备。'我们有一个可以证明的更有表现力的神经网络,它的灵感来自于自然。但这只是这个过程的开始,'他说。'接下来的问题是如何运用这一点。我们认为这种网络可能是未来智能系统的关键元素。'

编译/前瞻经济学人APP资讯组

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责任编辑: 4114RWL

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