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中国科学院多尺度神经可塑性调制机制启发的类脑连续学习(图)
多尺度神经 神经网络 生物系统 人工智能
2023/9/2
人工智能迫切需要借鉴生物系统中的微观、介观、宏观等多尺度神经可塑性融合计算机制,以便启发实现更加高效的类脑连续学习算法,消除人工神经网络由于采用反向传播(Backpropagation, BP)等人工学习方法而导致的广泛灾难性遗忘现象。生物系统中常见的多巴胺、5-羟色胺、血清素、去甲肾上腺素等神经调质物,往往经由特定的腺体释放(图1A),并远程弥散、投射到一定范围内的目标神经元群体,且根据调质浓度...
中国科学院微电子研究所等在忆阻器实现连续学习方面取得进展(图)
忆阻器 连续学习 人工智能技术
2022/9/14
中国科学院微电子研究所在忆阻器实现连续学习方面取得新进展(图)
忆阻器 连续学习 神经网络
2023/2/15
中国科学院自动化研究所脑网络组研究中心与模式识别国家重点实验室团队提出正交权重修改算法,与情境信息处理模块相结合,使人工神经网络具备了强大的连续学习和情境依赖学习能力,有效解决灾难性遗忘等难题。相关成果已在线发表于Nature Machine Intelligence。