Kernholz
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神经常微分方程（Chen et al., 1806.07366）

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本文是NIPS2018最佳论文。

传统的神经网络会使用一系列的离散隐藏层，而这篇文章利用一个神经网络将隐藏状态的微分进行了参数化。这一神经网络的输出由一个黑箱的微分方程求解器进行计算求解。像这样的连续深度神经网络具有常量的内存消耗，可以根据每一个输入自适应地调整求值策略，并可以显式地进行数值精度和求解速度之间的交换。

本文具体介绍了以下四个实例：

  • 连续深度残差网络
  • 连续深度潜变量网络
  • 连续正则流——一个可以利用极大似然进行训练的生成模型，该模型不需要对数据维进行分片或排序
  • 利用任意ODE求解器进行可伸缩的反向传播——这一方法不需要知道该求解器的内部结构。
原文图8 NODE与RNN的比较

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