Comparative Analysis of Liquid Neural Networks and LSTM for Sequential Pattern Recognition: Robustness, Efficiency, and Clinical Utility

Las Redes Neuronales Líquidas (LNN) modelan la evolución del estado oculto como una ecuación diferencial continua, a diferencia de las RNN y LSTM de tiempo discreto. Este estudio compara LNN con LSTM en cuatro modalidades secuenciales, mostrando la superior eficiencia de parámetros y robustez de las LNN en dominios temporales nativos y entornos clínicos.