类脑计算开启大模型计算新范式?——挑战获得诺贝尔奖的ANN

在SNN中,最常用的神经元模型是"积分发放"(Integrate-and-Fire,IF)模型或其变体。这种模型的工作方式如下:·膜电位累积:神经元接收来自其他神经元的输入脉冲,这些输入会改变神经元的内部状态,即膜电位。·阈值比较:当膜电位达到一个预定的阈值时,神经元就会"发放"一个脉冲。·重置:发放后,神经元的膜...

神经元新计算模型或产生更强大AI

网络从接收信息的输入层节点开始,然后是处理信息的中间层节点,最后是发送结果的输出层节点。通常,只有当节点从上一层节点接收到的总输入超过某个阈值时,它才会将信息传递到下一层。在训练当前的人工神经网络时,信息只能沿一个方向通过节点,节点无法影响它们从链中较早的节点接收到的信息。相比之下,新模型将神经...

“复制”脑细胞控制环境的能力——神经元新计算模型或产生更强大AI

网络从接收信息的输入层节点开始,然后是处理信息的中间层节点,最后是发送结果的输出层节点。通常,只有当节点从上一层节点接收到的总输入超过某个阈值时,它才会将信息传递到下一层。在训练当前的人工神经网络时,信息只能沿一个方向通过节点,节点无法影响它们从链中较早的节点接收到的信息。相比之下,新模型将神经...

聊聊大模型如何思考与深度学习

举一个例子,如果你在大语言模型里面找到的一个元意思,当它看到某一种元意思的时候就会激活,那这一个神经元就可以被作为一个判别器,你就可以用这个东西来做一些任务。通过对这些元意思的改变,来调节模型的偏见。就是如果我能够发现它,那我可以调整它。最近Anthropic他们就是做了类似的一个工作,就是找到语言模...

AI大模型的“混合专家”,底层原理是什么?

1.神经元的稀疏性许多人不知道,神经网络实际上对于它们所做的大多数预测来说都太大了。例如,我们让其帮忙总结一篇文章的内容,而模型训练的参数不仅仅“吸纳了”这些能力的数据,还包括了物理、数学,天文等等的知识内容。这意味着我们每次预测都要运行整个网络,但实际上模型中只有很小的一部分能够发挥作用。

Intel大型神经拟态系统Hala Point集成11.5亿神经元:可比人脑快200...

特别值得一提的是,HalaPoint在仿生脉冲神经网络模型的运行上,能以比人脑快20倍的速度实时运行其全部11.5亿个神经元(www.e993.com)2024年11月28日。在处理较低神经元数量的任务时,速度甚至可以比人脑快200倍。初步研究结果显示,HalaPoint通过利用高至10比1的稀疏连接和事件驱动的活动,可以在不进行输入数据批处理的情况下,实现运行深度神经网络...

AI模型训练“新方案”:让AI像人脑一样“小而强”

他们借鉴大脑神经元复杂动力学特性,提出了“基于内生复杂性”的类脑神经元模型构建方法,而非基于ScalingLaw去构建更大、更深和更宽的神经网络。这种方法不仅改善了传统模型通过向外拓展规模带来的计算资源消耗问题,还保持了性能,内存使用量减少了4倍,处理速度提高了1倍。

让AI向生物级智能迈出重要一步:北航团队开发新型人工神经元器件...

借此充分证明:这种具备神经元自适应敏化能力的网络,能在多种复杂未知的环境之下,展现出前所未有的“主体-环境”区分能力。通过此,可以打破传统神经网络模型对于固定数据分布范围的依赖。在数据分布发生剧变之时,提高任务的完成准确率,解决传统机器学习中数据漂移导致模型失效的问题。

...| 基于内生复杂性,自动化所新类脑网络构筑人工智能与神经科...

图1.“外生复杂性”和“内生复杂性”定义示意图。内生复杂性是指向内借鉴大脑神经元复杂动力学特性构建神经网络基元模型具有内生复杂性的小网络模型:生物神经元的启示生物神经元具有复杂的内部结构,例如离子通道、突触传递机制等,这些复杂的内部结构使得神经元能够处理复杂的信号并产生多样化的响应。相比之下...

让AI像人脑一样“小而强”,中科院、清北提出内生复杂性类脑网络

01中国科学院自动化研究所与清华大学、北京大学等团队提出基于内生复杂性的类脑神经元模型构建方法。02与传统方法相比,该方法降低了计算资源消耗,内存使用量减少了4倍,处理速度提高了1倍。03通过设计微架构提升计算单元的内生复杂性,使HH网络模型能够模拟更大规模LIF网络模型的动力学特性。