neural-ode

신경망의 층을 연속적인 시간 흐름으로 모델링하여 상미분 방정식을 통해 상태 변화를 계산하는 아키텍처이다. 고정된 층 대신 연속적인 변화를 학습하므로 메모리 효율적이고 가변적인 데이터 처리에 유리하다.