追问daily | 首次完整绘制果蝇大脑神经连接图;小型神经网络也能...

研究团队利用START技术对小鼠视觉皮层(V1)中的兴奋性神经元和抑制性神经元进行深入分析。通过单突触狂犬病毒追踪,科学家们能够精确识别兴奋性神经元从哪些抑制性神经元接收输入。结果显示,抑制性神经元中Sst、Pvalb、Vip和Lamp5等亚型分别与大脑皮层不同层的兴奋性神经元建立了选择性连接。这一发现打破了过去将所有抑制...

昇阳科技取得一种基于弹性神经元胶质的轴承剩余使用寿命评估方法...

该评估模型部署后,网络能够对不断更新的数据进行进阶式地学习,延展网络学习能力的上界;该方法具有如下优点:1)网络可以随时训练新数据,不需要保留大量的旧训练数据,这避免了数据的冗余,使网络具有明显的存储和计算优势,2)神经元胶质具有一定的弹性,当网络在学习新数据时,可以有效地减缓新数据对已有知识的干扰,从而避免...

仿生覆盖式神经元模型及学习方法研究获进展

该团队引入了一种分裂迭代方法,即将每个神经元模型视为一个弱分类器,并迭代增加弱分类器的数量。这一迭代方法可自适应地确定HSCF神经元的最优数量,形成了端到端的学习框架(图2)。该研究在模式识别领域的八个经典数据集上进行的对比实验和消融实验证明了这一方法的有效性。超香肠覆盖式神经元模型可应用于经典的DNN...

Claude三巨头回应一切!Opus 3.5仍可能发布,5小时超长视频

具体来说,我会设计模型应该具备的一些角色特质,这些特质可以是简单的描述,也可以是更为复杂、详细的性格描绘。然后,我们让模型根据这些角色特质生成用户可能会提出的查询,再由模型生成相应的回答,最后根据这些角色特质对回答进行排序和评分。这和宪法AI的流程确实有相似之处,特别是在生成查询后,但也有一些细微的差异。

重磅!中科院自动化所 开发基于内部复杂性的新型类脑网络模型有望...

HH模型通过精确描述离子通道的动态变化,能够模拟神经元在真实环境下的复杂电生理行为。相比之下,传统的简单神经元模型,如LeakyIntegrate-and-Fire(LIF)模型,虽然计算效率高,但在模拟复杂神经元动态方面存在局限性。从tv-LIF到HH的过渡方法将外部连接的复杂性收敛到单个神经元的内部...

Hinton万字访谈:用更大模型“预测下一个词”值得全力以赴

Hinton:我并不认为这是错误的方式(www.e993.com)2024年11月28日。事实上,我认为我制作了第一个使用嵌入和反向传播的神经网络语言模型。数据非常简单,只是三元组,它将每个符号转换为嵌入,然后让嵌入相互作用以预测下一个符号的嵌入,然后从那预测下一个符号,然后它通过整个过程进行反向传播来学习这些三元组。我展示了它可以泛化....

追问daily | 不健康饮食或致大脑化学失衡;大模型在常识推理任务上...

研究人员通过在行为正常的雄性小鼠中同时记录下丘脑素/食欲素神经元(HONs)和血糖,发现HONs的最大反应在葡萄糖峰值的数分钟前出现,表明这些神经元能够通过导数追踪(derivativetracking)来感知血糖的变化速率。具体而言,研究团队在小鼠的动脉中植入微小的电化学葡萄糖传感器,并使用极薄的玻璃管插入小鼠大脑,观察食欲素神经...

Claude三巨头回应一切!Opus3.5仍可能发布,5小时视频10万人围观

先铺垫一个冷知识,AnthropicCEO在百度研究院吴恩达团队工作过,他对ScalingLaw的第一印象也是那时研究语音模型产生的。Amodei这次自述刚开始研究语音神经网络时有一种“新手撞大运”的感觉,尝试把模型和数据规模同时扩大,发现模型性能随着规模的增加而不断提升。

门板上做研究的首席科学家:Jeff Dean 解密谷歌和 Gemini 背后的...

JeffDean:神经网络是一种特殊的机器学习方法,它通过模拟人脑神经元的工作原理来进行学习。每个人工神经元与下层的其他神经元相连接,分析接收到的信号,然后决定是否将信号传递到更高层次。神经网络由多个层次的人工神经元组成,高层神经元通过分析下层神经元的信号进行学习。

万字长文:怎样弥合人工智能和人脑智能的差距?| 智能渐近线

02未来研究可能通过模拟生物神经网络的复杂性和动态来提高人工智能的性能和效率。03内部复杂性小模型方法在神经元建模和神经网络训练方面具有挑战性,需要新的优化方法。04由于大脑功能的复杂性,完全模拟人类意识和智能仍是一个开放的问题。05跨学科合作对于模拟人类意识和智能至关重要,包括数学、神经科学、认知科学等...