麻省理工学院的研究人员通过突触求解两个神经元之间相互作用背后的差分方程，以解锁快速高效的 AI 算法
可以在时空决策的上下文中执行表示学习的机器学习系统包括连续时间神经网络。 这些模型 (DE) 通常由连续微分方程表示。 然而，当在计算机上使用时，数值 DE 求解器的表达受到限制。 这种限制严重限制了对自然物理过程（如神经系统动力学）的扩展和理解。
麻省理工学院的研究人员开发了神经网络的“流动”网络，这些网络是流动且稳健的 ML 模型。 他们可以通过向他们学习来适应新情况。 这些方法可用于安全关键任务，如驾驶和飞行。
随着模型中突触和神经元数量的增加，数学变得更加复杂，处理模型的成本也随之增加。
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