异质学习框架HIFI:生物启发下更快、更高、更强的神经网络 | NSR
海归学者发起的公益学术平台分享信息,整合资源交流学术,偶尔风月人脑由百亿级异质性神经元构成,是目前已知唯一能够实现通用智能的复杂系统。自20世纪中期人工神经网络概念提出以来,科学家们始终致力于在人工系统中模拟大脑的卓越认知能力。近年来,随着计算能力的飞速提
追问daily | 通过小型网络模拟神经元模型;系统分析大语言模型产生...
通过小型网络模型实现HH神经元模拟,弥合人工智能和自然智能之间的差距在最新一期的NatureComputationalScience杂志上的论文中,研究人员通过小型网络模型实现了霍奇金-赫胥黎神经元的行为模拟。研究团队通过将四个渗漏集成和激发(LIF)神经元组合,成功复制了单个霍奇金-赫胥黎(HH)神经元的复杂行为。研究涵盖了从神经科学...
追问daily | 大语言模型不可能带来灭世威胁;报复式睡眠的神经机制...
通过化学遗传学手段抑制或激活这些神经元,研究人员发现,反弹性睡眠的发生依赖于这些神经元活动的增加。此外,研究还揭示了钙/钙调素依赖性蛋白激酶II(CaMKII)在增强这些神经元活动方面的重要作用。这一研究为理解睡眠稳态的分子和细胞机制提供了新视角,并提出了CaMKII依赖的PV神经元活动作为大脑皮层神经兴奋性的负反馈抑制...
...| 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...
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,目前的人工脉冲神经网络模型,例如经典的LIF(LeakyIntegrateandFire)网络,通常采用简单的内部结构,难以模拟生物神经元的复杂动力学和功能。在这项研究中,研究者提出了“...
机器学习能力何时能赶上人类大脑? ——机器与人脑在学习机制上的...
2024年,多路径的技术创新正在驱动AI学习机制越来越像人类大脑,主要突破包括通过“子采样-升采样-旁路”大型语言模型大幅加快机器学习效率,通过图神经网络模型如GNNs等能有效消除大模型幻觉,采用神经算法推理器如NAR等可提高AI推理稳健性,通过类脑计算信息处理模式构建了新型芯片和算法一体化结构等。可以说,机器学习一直在...
索未来科技集团双翼齐飞:“智界”大模型驱动宠物与教育领域创新
1.多层次神经网络架构“智界”采用了多层次神经网络架构,这种架构能够模拟人脑的神经元连接方式,使得模型在处理复杂任务时更加高效(www.e993.com)2024年9月17日。通过层层递进的神经网络,模型能够逐步提取和理解数据中的深层次特征,从而实现更准确的预测和决策。2.自适应学习机制
追问daily | 大脑通过经历的数量感知时间;神经网络可以创建自己的...
追问daily|大脑通过经历的数量感知时间;神经网络可以创建自己的地图;MEMO优化大模型长期记忆,信号,算法,大模型,神经元,神经网络
首个像人类一样思考的网络!Nature子刊:AI模拟人类感知决策
其中,人类的RT以秒为单位,神经网络的RT以所消耗的推理次数(RTNet)、传播步骤数(CNet)、前馈扫描数(BLNet)和层数(MSDNet)来衡量。所有模型均能够复制在人类身上观察到的SAT。但SAT对人类、RTNet和BLNet的影响比其他模型要强得多,且各个RT分布显示出,速度和准确度焦点条件之间存在明显分离。
人类智力超群之谜破解神经元单向通信机制显著提高大脑处理信息效率
模拟人脑结构的网络模型比以小鼠的网络模型对这一任务的反应更准确,效率也更高,在小鼠模型中达到相同性能需要相当于380个神经元,而在人类模型中只需要150个神经元。这些对人类新皮质中信息处理的新发现可为完善人工智能网络带来新灵感。(张佳欣)
第三代神经网络模型:面向AI应用的脉冲神经网络
1997年,计算机科学家WolfgangMaass就提出,由脉冲神经元构成的网络——脉冲神经网络(SNN)会成为继人工神经网络后的“第三代神经网络模型”。作为神经科学和人工智能最前沿的交叉点之一,脉冲神经网络的研究从神经元节点的生物合理化出发,并有可能进一步整合类脑启发,突破现今人工神经网络在能量消耗、鲁棒稳定、连续学习...