神经常微分方程（Chen et al. 1806.07366）

2018-12-30 本文已影响1人 Kernholz

本文是NIPS2018最佳论文。

传统的神经网络会使用一系列的离散隐藏层，而这篇文章利用一个神经网络将隐藏状态的微分进行了参数化。这一神经网络的输出由一个黑箱的微分方程求解器进行计算求解。像这样的连续深度神经网络具有常量的内存消耗，可以根据每一个输入自适应地调整求值策略，并可以显式地进行数值精度和求解速度之间的交换。