1. 算法簡介

液態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Liquid Neural Networks，LNN）是一種新型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，其設(shè)計(jì)理念借鑒自生物神經(jīng)系統(tǒng)，特別是秀麗隱桿線蟲的神經(jīng)結(jié)構(gòu)，盡管這種微生物的神經(jīng)系統(tǒng)只有302個(gè)神經(jīng)元，但卻能產(chǎn)生復(fù)雜的行為。受此啟發(fā)，與傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，LNN旨在通過模擬大腦中神經(jīng)元之間的動(dòng)態(tài)連接來處理信息，這種網(wǎng)絡(luò)能夠順序處理數(shù)據(jù)，并且保留了對過去輸入的記憶，根據(jù)新輸入調(diào)整其行為，不僅在訓(xùn)練階段學(xué)習(xí)，還能在實(shí)際工作過程中持續(xù)學(xué)習(xí)，這使得它在處理動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)和跨任務(wù)學(xué)習(xí)過程中有較好的靈活性和適應(yīng)性。

2. 算法原理

LNN通過模擬生物神經(jīng)元之間的動(dòng)態(tài)連接，使得網(wǎng)絡(luò)能夠更好地處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)和動(dòng)態(tài)環(huán)境中的信息。與傳統(tǒng)的固定連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，LNN的神經(jīng)元之間的連接權(quán)重不是固定的，而是可以根據(jù)輸入數(shù)據(jù)和環(huán)境的變化進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。

從數(shù)學(xué)角度來看，LNN可以看作是神經(jīng)常微分方程（Neural ODE）的演變。它使用一系列通過非線性互連門協(xié)調(diào)的一階常微分方程（ODE）來模擬系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)，這與傳統(tǒng)的通過隱式非線性（激活函數(shù)）表示系統(tǒng)的普通神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同，它能夠模擬比典型激活函數(shù)復(fù)雜得多的行為，并為每個(gè)節(jié)點(diǎn)提供更強(qiáng)大的表達(dá)能力。典型神經(jīng) ODE 隱藏狀態(tài)的導(dǎo)數(shù)可以表示為以下方程：

其中，f 是具有參數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出，x(t)是當(dāng)前狀態(tài)，I(t)是時(shí)刻t的輸入。求解這個(gè)微分方程可得出網(wǎng)絡(luò)的下一個(gè)隱藏狀態(tài)。重點(diǎn)在于，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出決定了隱藏狀態(tài)的導(dǎo)數(shù)，這種設(shè)置有許多好處，例如易于確定因果關(guān)系、降低內(nèi)存成本以及能夠處理不規(guī)則間隔到達(dá)的數(shù)據(jù)。

LNN的每個(gè)神經(jīng)元都有一個(gè)液體時(shí)間常數(shù)（Liquid Time Constant，LTC），這個(gè)參數(shù)決定了信息在網(wǎng)絡(luò)中流動(dòng)的速度和遺忘歷史信息的程度。這種靈活性使得LNN能夠更好地適應(yīng)不同的時(shí)間尺度，從而改善學(xué)習(xí)效率和泛化能力。LTC在 2020 年的論文中定義如下：

更新后的 LTC 等于之前的 LTC 除以 1，加上 LTC 乘以特定時(shí)間步長的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出。

LNN的訓(xùn)練是通過時(shí)間反向傳播（Backpropagation Through Time，BPTT）進(jìn)行的，將網(wǎng)絡(luò)在一系列時(shí)間狀態(tài)上展開為一批前饋網(wǎng)絡(luò)，然后匯總所有傳遞中的誤差并使用它來更新每個(gè)時(shí)間步驟的權(quán)重，這種訓(xùn)練方式使得LNN能夠在處理動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)時(shí)保持高效和穩(wěn)定。

3. 算法應(yīng)用

傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理靜態(tài)數(shù)據(jù)或一次性任務(wù)時(shí)表現(xiàn)優(yōu)異，但在面對持續(xù)變化的環(huán)境和數(shù)據(jù)時(shí)，其固定結(jié)構(gòu)限制了其適應(yīng)性和實(shí)時(shí)反應(yīng)的能力，而LNN的強(qiáng)大適應(yīng)性賦予了它持續(xù)學(xué)習(xí)和實(shí)時(shí)調(diào)整的能力，使其在處理需要實(shí)時(shí)反應(yīng)和適應(yīng)性強(qiáng)的任務(wù)中表現(xiàn)出色。例如，在金融預(yù)測和氣候建模等領(lǐng)域，LNN能夠有效應(yīng)對數(shù)據(jù)分布的變化和噪聲過多的任務(wù)，提供更準(zhǔn)確的預(yù)測結(jié)果；在語音識別與音頻處理方面，LNN的動(dòng)態(tài)連接機(jī)制使得網(wǎng)絡(luò)能夠更好地捕捉語音信號中的時(shí)間序列特征；在自然語言處理領(lǐng)域，LNN可用于情感分析、文檔分析和聊天機(jī)器人等應(yīng)用，其強(qiáng)大的表達(dá)能力和動(dòng)態(tài)適應(yīng)性使其能夠更好地處理長上下文信息，從而提高模型的性能。

在中醫(yī)藥領(lǐng)域，LNN 也有廣闊的的應(yīng)用前景。具體地，LNN能夠處理動(dòng)態(tài)的臨床數(shù)據(jù)，如患者的癥狀變化、脈象變化等，可以實(shí)時(shí)分析患者的病情變化，為中醫(yī)診斷提供更準(zhǔn)確的依據(jù)，并挖掘其中的潛在規(guī)律和模式；在中藥復(fù)方研究方面，LNN能夠模擬中藥復(fù)方在不同時(shí)間尺度上的作用機(jī)制，幫助研究人員更好地理解中藥復(fù)方的動(dòng)態(tài)變化和療效，并基于患者的個(gè)體差異和病情變化，實(shí)時(shí)調(diào)整中藥處方，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的治療方案；在中醫(yī)藥知識圖譜構(gòu)建方面，LNN的強(qiáng)大推理能力可以挖掘中醫(yī)藥知識中的潛在關(guān)系和新知識，構(gòu)建動(dòng)態(tài)的中醫(yī)藥知識圖譜，實(shí)時(shí)更新和調(diào)整知識圖譜中的關(guān)系和節(jié)點(diǎn)，以反映中醫(yī)藥知識的動(dòng)態(tài)變化，等等。

4. 小結(jié)

液態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LNN）獨(dú)特的動(dòng)態(tài)連接機(jī)制和時(shí)間連續(xù)性使其在處理動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)和復(fù)雜任務(wù)時(shí)展現(xiàn)出巨大的優(yōu)勢。但它在處理靜態(tài)數(shù)據(jù)、訓(xùn)練中的梯度問題、長期依賴性學(xué)習(xí)以及研究深度和參數(shù)調(diào)整上仍面臨挑戰(zhàn)。隨著研究的不斷深入和技術(shù)的不斷進(jìn)步，LNN有望在未來克服這些挑戰(zhàn)，并在更多領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。參考文獻(xiàn)：

[1] 液態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)-CSDN博客.見于2025年3月26日.

https://blog.csdn.net/weixin_41429382/article/details/145163739.

[2] 穿越時(shí)間的流動(dòng)之美：液態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論與應(yīng)用探索-CSDN博客. 見于2025年3月26日.

https://blog.csdn.net/weixin_36829761/article/details/146269324.本文轉(zhuǎn)自：古今醫(yī)案云平臺