最近，乔治亚理工学院的研究人员发布了一篇文章，介绍了他们如何建立出可生长模型的神经网络算法。这一算法引起了许多人的兴趣，因为它可以让神经网络不仅仅是固定输入输出的计算式子，而是可以不断优化自己来完成更加复杂的任务。
为了实现这一目标，乔治亚理工的研究人员提出了一种称为基于变分的机器学习框架的算法。这一算法的基本思想是将一个神经网络看作一个统计模型，用变分推断算法来进行建模。在这个过程中，研究人员不断地扩展神经网络的结构，并通过最大化后验概率来选择最优的结构，同时学习优化后的网络，以不断提高预测准确性。
这项研究为神经网络的应用开辟了新的研究方向，可以让我们更好地了解和控制神经网络的行为。值得一提的是，神经网络已经在图像识别、自然语言处理和语音识别等方面取得了很大的成功，未来的发展前景不可限量。
