Dynamische Neuronale Netze

Dynamische neuronale Netze sind anpassungsfähige Modelle, die ihre Struktur oder Parameter während des Trainings oder der Inferenz basierend auf der Eingabekomplexität oder den Rechenressourcen anpassen können. Im Vergleich zu statischen Architekturen bieten dynamische neuronale Netze höhere Effizienz, Anpassungsfähigkeit und Skalierbarkeit, optimieren die Ressourcennutzung und verbessern die Modellleistung. Sie werden häufig in komplexen und variablen Aufgaben eingesetzt.