通过细胞异质性与神经调节信号增强人工神经网络的学习能力

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内容提要

最近的人工智能研究中,借鉴了神经科学的理论进展,特别是人工神经网络的发展,从而显著提升了对视觉和自然语言处理等复杂认知任务的复制能力。然而,人工神经网络在持续学习、适应性知识传输、鲁棒性和资源效率等方面仍存在困难,而这些能力在生物系统中得到了无缝地处理。本文总结了最新的生物启发模型、学习规则和架构,并提出了一个增强人工神经网络的生物信息框架。我们提出的双重框架方法突出了脉冲神经网络在模拟多样...

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