柚子快報(bào)邀請(qǐng)碼778899分享：液態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到底是什么？

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液體神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種應(yīng)用范圍極其廣泛的機(jī)器學(xué)習(xí)工具，不僅可以像傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)那樣學(xué)習(xí)并執(zhí)行圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和語(yǔ)音合成等多種任務(wù)；還突破了傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)難以適應(yīng)隨時(shí)間變化的新數(shù)據(jù)的限制，能夠應(yīng)用于醫(yī)學(xué)診斷和自動(dòng)駕駛等涉及動(dòng)態(tài)和不可預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)流的場(chǎng)景。

液態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是“何方神圣”？

液體神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LNNs）是一種能夠順序處理數(shù)據(jù)并實(shí)時(shí)適應(yīng)數(shù)據(jù)變化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其工作機(jī)制與人類大腦相似。其架構(gòu)設(shè)計(jì)靈感來(lái)源于微小線蟲(chóng)C. elegans，通過(guò)模擬這種線蟲(chóng)神經(jīng)系統(tǒng)中相互連接的電信號(hào)，預(yù)測(cè)網(wǎng)絡(luò)隨時(shí)間的行為，并準(zhǔn)確表達(dá)系統(tǒng)在任何給定時(shí)刻的狀態(tài)。

核心特點(diǎn)

動(dòng)態(tài)架構(gòu)和持續(xù)學(xué)習(xí)與適應(yīng)性是LNNs的兩個(gè)核心特點(diǎn)。動(dòng)態(tài)架構(gòu)讓LNNs的神經(jīng)元比傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更具表現(xiàn)力，從而提高了模型的可解釋性；而持續(xù)學(xué)習(xí)與適應(yīng)性則使LNNs能夠在訓(xùn)練后繼續(xù)適應(yīng)變化的數(shù)據(jù)，這一點(diǎn)更接近生物大腦的工作機(jī)制。此外，LNNs對(duì)輸入信號(hào)中的噪聲和干擾也表現(xiàn)出更強(qiáng)的魯棒性。

主要運(yùn)用領(lǐng)域

時(shí)間序列數(shù)據(jù)處理與預(yù)測(cè)，圖像與視頻處理，自然語(yǔ)言理解是當(dāng)下有效運(yùn)用LNNs的3個(gè)主要領(lǐng)域。

具體來(lái)說(shuō)，LNNs 在金融預(yù)測(cè)和氣候建模，目標(biāo)跟蹤、導(dǎo)航、圖像分割和識(shí)別，情感分析和機(jī)器翻譯等應(yīng)用中展現(xiàn)出了巨大的潛力。

為幫助大家理解液態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這個(gè)前沿方向，我整理了6種可參考的液態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)新方案，希望能對(duì)各位的學(xué)術(shù)研究提供一些幫助。

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1、液體時(shí)間恒定網(wǎng)絡(luò)

標(biāo)題：Liquid Time-constant Networks

方法：我們引入了一類新的時(shí)間連續(xù)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。我們不是通過(guò)隱式非線性來(lái)聲明學(xué)習(xí)系統(tǒng)的動(dòng)力學(xué)，而是構(gòu)建了通過(guò)非線性互連門調(diào)制的線性一階動(dòng)力系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)。由此產(chǎn)生的模型表示具有變化（即液體）時(shí)間常數(shù)與其隱藏狀態(tài)耦合的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，其輸出由數(shù)值微分方程求解器計(jì)算。

創(chuàng)新點(diǎn)：

1. LTCNs的關(guān)鍵技術(shù)創(chuàng)新點(diǎn)在于其時(shí)間常數(shù)（Time Constants）的概念。每個(gè)神經(jīng)元單元都有一個(gè)時(shí)間常數(shù)，決定了信息在網(wǎng)絡(luò)中流動(dòng)的速度和遺忘歷史信息的程度。

2. 這允許網(wǎng)絡(luò)在處理不同時(shí)間尺度的信息時(shí)靈活調(diào)整，從而改善學(xué)習(xí)效率和泛化能力。

3. 項(xiàng)目采用了Python語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)，依賴于深度學(xué)習(xí)庫(kù)PyTorch，這使得用戶可以方便地將LTCN集成到現(xiàn)有的深度學(xué)習(xí)框架中。代碼結(jié)構(gòu)清晰，注釋詳細(xì)，便于理解和復(fù)用。

2、液態(tài)結(jié)構(gòu)狀態(tài)空間模型

題目：Liquid Structural State-Space Models

方法：構(gòu)建了一個(gè)對(duì)應(yīng)于 LTC ，一類富有表現(xiàn)力的連續(xù)時(shí)間神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，表現(xiàn)出有吸引力的分布外泛化性，并且是動(dòng)態(tài)因果模型。在一般形式中，每個(gè)時(shí)間步長(zhǎng)的液體時(shí)間常數(shù)網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)由下面描述的一組 ODE 給出。進(jìn)行離散化的方法采用的是ZOH方法。

創(chuàng)新點(diǎn)：

1. 提出了線性狀態(tài)空間模型 (SSM) 的狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣的適當(dāng)參數(shù)化以及標(biāo)準(zhǔn)非線性使它們能夠有效地從序列數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)表示，從而在一系列廣泛的遠(yuǎn)程序列建模基準(zhǔn)上建立最先進(jìn)的技術(shù)。

2. 利用結(jié)構(gòu)化狀態(tài)空間模型 (S4)的優(yōu)雅公式來(lái)獲得具有 S4 和 LTC 近似能力的線性液體網(wǎng)絡(luò)實(shí)例。

3. 當(dāng)結(jié)構(gòu)化 SSM（例如 S4）由線性液體時(shí)間常數(shù) (LTC) 狀態(tài)空間模型給出時(shí)，可以進(jìn)一步改進(jìn)。與 S4、CNN、RNN 和 Transfo-rmer 的所有變體相比，Liquid-S4 在許多時(shí)間序列建模任務(wù)中始終具有更好的泛化性能。

3、封閉型連續(xù)時(shí)間神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

題目：Closed-form continuous-time neural networks

方法：本文提出了一個(gè)新的機(jī)器學(xué)習(xí)模型 CfC，該模型可以用一種閉式解近似方法描述液體時(shí)間常數(shù)網(wǎng)絡(luò)（LTC networks）中神經(jīng)元和突觸的相互作用。該閉式解在構(gòu)建連續(xù)時(shí)間和連續(xù)深度神經(jīng)模型時(shí)，具有相比于常微分方程（ODE）模型更快的訓(xùn)練和推斷速度。

創(chuàng)新點(diǎn)：

1. 成功求解了描述神經(jīng)元和突觸相互作用的微分方程，將讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究獲得質(zhì)的飛躍。

2. 引入了連續(xù)時(shí)間-連續(xù)深度（CfC）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，CfC 模型最大的優(yōu)點(diǎn)也是靈活性，可用于需要長(zhǎng)期洞察數(shù)據(jù)的任務(wù)。與基于微分方程的對(duì)應(yīng)模型相比，CfC 在訓(xùn)練和推理方面速度要快 1 到 5 個(gè)數(shù)量級(jí)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一門重要的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，不僅是液態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)，也是深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。因此，學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在幫助掌握機(jī)器學(xué)習(xí)方法的同時(shí)，更是一個(gè)加深對(duì)深度學(xué)習(xí)理解的過(guò)程。

如果大家想更進(jìn)一步探究機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，可以參考以下資料。（文章中提到的資料都打包好了，都可以直接添加公中號(hào)獲?。?/p>

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