研究人员开发了一种新的在线循环自适应方法，该方法显著降低了计算要求。他们的方法，称为“即时导数足以满足”，消除了传播雅可比张量的需要，将每步的内存使用量从 O(n^4) 减少到 O(n^2)。该方法在各种合成数据集和真实世界的脑机接口数据上展示了与传统 RTRL 相当的性能，在不产生可衡量恢复成本的情况下实现了显著的内存节省。 AI
影响 降低了在线循环自适应的计算复杂性，从而能够更有效地训练和部署循环模型。
排序理由 这是一篇详细介绍循环神经网络新算法改进的研究论文。
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arXiv:2603.28750v3 Announce Type: replace Abstract: For three decades online recurrent learning has been assumed to require propagating a Jacobian tensor through the network's dynamics at $O(n^4)$ per step. We show it doesn't. Dropping the propagation entirely ($d=0$, $O(n^2)$ me…