麻省理工提出一种液态神经网络，CFC登上nature 麻省理工提出一种快速高效的液态神经网络，CFC登上nature,用仅19个神经元就可以自动控制驾驶汽车，常规深度神经网络方法，则需要数百万神经元，这一方法比之前，减少了数万倍，由于神经元数量稀少，这样的网络不再是，深度模型的黑箱。人可以知道网络，在每个运行阶段的情况，CFC算法也解决了，传统液态神经网络随着神经元和突触数量增加，而带来的计算成本剧增的问题，保留了灵活性，因果性，鲁棒性和可解释性#机器学习 #深度学习 #transformer #大语言模型 #编程
作者：AI物语
音乐：@AI物语创作的原声一AI物语
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更新时间：2025年3月1日 06:38