麻省理工学院（MIT）新闻办公室近日发布文章称，麻省理工学院的研究人员开发出一种神经网络——液态（Liquid）。除了在训练阶段进行学习之外，它还能在实践过程中进一步提升能力，因为它能够为适应新的数据输入而不断改变自身的基本算法。

　　神经网络是一种通过分析训练数据来识别模式的算法，甚至可以模拟大脑的处理过程。而麻省理工学院的研究人员在设计“Liquid”时允许参数依据一套微分方程的结果随时间而变化。

　　“Liquid”的流动性，使其对意外或噪声数据更有弹性，例如从大气化学跨越到交通模式的应用上，模型在精确预测数据集未来值方面，比其他先进的时间序列算法高出好几个百分点。

　　这项研究将在2月举行的AAAI人工智能会议上公布。（原鸣）