【Nature子刊】清华大学邓磊团队:通过互补杂交的自适应时空神经网络
HSTNN在集成不同神经元模块和架构方面的可扩展性将第2组到第4组条形图与第1组条形图进行比较时,很明显,包含更复杂的神经元动力学,可以提高单范式尖峰和非尖峰神经网络的整体任务性能。与第1组和第2组相比,第3组和第4组的HSTNN的改进更为明显,其中基于尖峰的模型,表现出压倒性更好的性能。这表明HSTNN在探索互...
Nature论文 “浅脑理论”:深度神经网络或许不是下一代AI的核心架构?
首先,L5p神经元是皮质中最活跃的兴奋性神经元,与感觉运动控制、知觉和意识等过程相关。其次,向亚皮质投射的L5p神经元接收来自远程皮质区域以及整个皮质柱(在结构不太明确的物种中,可能是模块)中1-6层的几乎所有细胞类型的输入(图四)。第三,L5p细胞被认为能够学习和表示外部和内部环境的简单和更抽象的特征。根据...
AI 又一突破,新型神经元网络模型问世:更强的环境感知,更好的人脑...
DD-DC神经元网络模型利用先进的数据驱动控制框架,说明了生物神经元作为有效反馈控制器的可行性,提出神经元不仅可以预测,还可以通过其输出积极影响其未来的输入。研究人员表示,DD-DC神经元网络模型将加深人们对大脑的理解,或许有助于受生物学启发的人工神经网络的发展。将神经元视为微型控制器该研究揭示了在神经...
人工智能基础:第三话 深度学习与神经网络
当我们输入“9”,第二层对应“9”所包含的所有短边的神经元中的激活值就会接近1,都会被相应点亮,接着第二层去点亮第三层对应“9”所带的圈和竖线的神经元,最后第三层去点亮输出层对应数字“9”的神经元。“依次点亮相应神经元,依次传递信息”——这是对神经网络的基本运行机制的一个简化的、视觉化的描述,神...
追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
#神经科学#Neuron#DNA甲基化#基因表达#性别差异海马区通过抑制可塑性机制推断世界结构哥伦比亚大学和斯坦福大学的研究团队发现了一种新的抑制可塑性机制,该机制能够通过海马区的重放活动帮助大脑推断和理解外部世界的复杂结构。研究中,团队构建了一个包含8000个神经元的大型网络模型,并通过模拟实验展示了如何通过...
神经系统的3层组织原理 2万字
??设备/实现层次:多时序神经组(PNG)中宏观状态的可重复性和可扩展性作为关联记忆的物理基础(www.e993.com)2024年10月23日。基于STDP的时间锁定通过减少Kolmogorov-Sinai(KS)熵来促进宏观状态的可重复性。多时序在时间上是可扩展的,因为多个PNG的时间锁定可以类似于单个神经元的时间锁定。
他让人工智能有了“长短期记忆”
循环神经网络(RNN)就是对人类记忆能力进行最简单模拟的神经网络,见图2b。随着深度学习的发展,RNN开始在NLP领域崭露头角。从图2可见,前馈网络中各神经元分层排列,每个神经元只与前一层的神经元相连,接收前一层的输出,并输出给下一层,各层间没有反馈。
手机流畅运行470亿大模型:上交大发布LLM手机推理框架PowerInfer-2...
稀疏激活为降低模型推理的内存使用创造了新的机会。为了充分利用稀疏激活的特性,PowerInfer-2.0把整个神经网络中的神经元分成了冷、热两种,并在内存中基于LRU策略维护了一个神经元缓存池。近期频繁激活的”热神经元”被放置在运行内存中,而“冷神经元”只有在被预测激活的时候,才会被拉进内存,大幅降低了内存使用量...
深度学习揭秘系列之一:基于量价与基本面结合的深度学习选股策略
以L层前馈神经网络为例,第l层(l=1,2,??L)神经元的个数为M_l,净输入为。第一层的输入为,前馈神经网络的信息传播方式为:,偏置为,第l-1层到第l层的权重矩阵,激活函数为f_l,输出为L层前馈神经网络通过逐层的信息传递最终输出a^((L))的过程可以看作一个复合函数??(x;W,b)(W,b...
第一次,我们在人工神经网络中发现了「真」神经元
CLIP的抽象化程度揭示了一种新的攻击向量(vectorofattack),OpenAI认为这种向量并未在以往的系统中表现出来。和很多深度网络一样,模型最高层上的表征完全由这类高级抽象控制。但是,区分CLIP的关键在于程度(degree),CLIP的多模态神经元能够在文字和符号之间实现泛化,而这可能是一把双刃剑。通过一系列...