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

As Redes Neurais Líquidas (LNNs) abordam a dinâmica temporal contínua modelando a evolução do estado oculto como uma equação diferencial, ao contrário das RNNs e LSTMs. Este estudo compara LNNs com LSTMs em quatro modalidades sequenciais, destacando a eficiência de parâmetros superior e a robustez dos LNNs, especialmente em domínios temporais nativos e ambientes clínicos.