封闭式连续时间神经网络

为了模拟物理动力过程，可以使用微分方程。 这些方程可以通过数值求解，但计算成本会随着过程变得更加复杂而增加。 在一种新颖的方法中，动态过程是用封闭形式的连续深度人工神经网络建模的。 在各种序列建模任务中，包括人类行为的识别和自动驾驶汽车的转向，训练和推理都证明了效率的提高。

来源和详细信息：
https://www.nature.com/articles/s42256-022-00556-7