Langevin-Uhlenbeck Adaptation as a Mechanism for Brain and Machine Learning
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内容提要
本研究提出了一种新学习机制，通过利用系统参数中的噪声和全局增强信号，采用朗斯坦-乌伦贝克过程进行自适应学习，解决了梯度下降在生物和神经形态系统中的实施困难。结果表明，该方法可替代传统梯度方法，具有神经形态计算的应用潜力。
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