深度学习新动向！液态神经网络拿下Nature子刊，19个神经元驾驶一辆车！

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还记得麻省理工提出的脑启发AI系统吗？灵感来自线虫大脑中的神经计算，通过使用19个节点的 液态神经网络 ，实现自动驾驶控制，比常规神经网络方法减少了数万倍神经元，成功登上Nature子刊！ 这种液态神经网络具有高度的灵活性和适应性，能够在运行时持续适应新的输入数据，因此在很多实际应用场景中都表现出色，比传统神经网络效率更高，性能更强。 为帮助大家理解这个前沿方向，我这次分享 10种 可参考的液态神经网络创新方案 ，最新和经典的都有，开源代码已附，另外还整理了 代码实战项目 ，方便需要发论文的同学快速复现，找到自己的idea。 扫码添加小享， 回复“ 液态神经 ” 免费获取 全部论文+开源代码 【Nature子刊】Neural circuit policies enabling auditable autonomy 方法： 作者受到线虫C. elegans神经系统结构和信息处理机制的启发，开发 ………………………………