线性网络中通过快速和有界单元产生灵活的任务抽象

BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-11-06T00:00:00Z

本研究探讨神经网络在动态环境中的适应能力，提出一种新型线性网络模型，通过梯度下降优化权重和门控，实现任务模块的自组织与动态切换，从而提高任务转换的响应速度，支持任务组合，增强神经网络的泛化能力。