追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
在初级感觉和运动皮层,结构与功能的耦合关系较为紧密,尤其是在处理感知和运动功能时;而在联合皮层,该对应性较弱,反映出复杂认知功能对直接神经连接的依赖性较低。此外,研究结合自然语言处理技术发现,人类的语言系统与大脑的神经结构有一定的对应性,这种联系可能反映了大脑在感知与认知功能上的组织方式。研究推测,人脑...
追问weekly | 过去一周,AI领域有哪些新突破?
研究者首先基于权重重要性构建初始子结构,随后通过变异和交叉操作产生候选子结构,再用少量训练样本快速评估其性能。与传统的神经网络架构搜索(NAS)不同,该方法直接从预训练模型开始,并引入特殊的mask变异算法来确定保留的通道索引,而非简单地减少通道数量,从而加快了搜索过程的收敛。实验结果表明,该方法在多个数据集(如...
追问daily | 通过EEG信号重建视觉刺激;使用尖峰神经网络进行预测...
第一类方法通过显式定义错误神经元来编码预测误差,这些模型可以模拟生物学中观测到的现象,例如错配负性(MMN)。第二类方法则利用神经元的膜电位作为预测误差的代表,显示出预测编码不能独立于解码算法制定,而且编码与解码紧密相关。第三类方法中,预测误差通过突触神经网络的激发与抑制突触之间的竞争隐式编码,展示了无需显...
中国证监会拟招录331名会计、法律等专业监管人才(附招录计划表及...
货币与货币制度、现代货币的创造机制、国际货币体系与汇率制度、信用与信用形式、利率及其决定、金融中介体系、存款货币银行、中央银行与金融基础设施、金融体系结构、金融发展与经济增长、金融脆弱性与金融危机、金融“五大监管”、金融风险防控、金融“五大篇文章”。2、微观金融财务报表分析、折现与价值、资本预算、风...
创新复杂性:创新过程作为具有多层规则的复杂结构
面对从复杂性角度理论上无法明确并解释创新过程的困境,演化经济学领域提出了微观-中观-宏观框架。该框架旨在借助复杂系统理论和自组织原理,来深化我们对创新过程的理解。微观-中观-宏观框架与文献中常用的解释创新的方法相比,在本体论前提和启发性假设上存在差异。该框架采用了一种启发式策略,受到演化的广义概念(即广义...
心智的热力学:理解大脑层级结构的新框架
理解大脑层级结构层级结构可以使用序理论(ordertheory)精确地对其进行数学描述,特别是通过偏序集(poset),因为它将集合元素的排序、定序和排布形式化了[24](www.e993.com)2024年10月23日。层级结构是所有生命系统的组织原则[25]。可以通过采用热力学方法将生物系统建模为物理系统来对其进行理解。在最广泛的抽象概念中,这些系统是显示自组织行为的热...
经典综述:自由能原理——统一的大脑理论
1.自由能原理2.贝叶斯大脑假说3.高效编码原则4.细胞集群和相关性理论5.有偏竞争和注意力6.神经达尔文主义与价值学习7.最优控制理论和博弈论8.结论和未来方向摘要最近提出的自由能原理可以解释行动、感知和学习。这篇综述从自由能的角度审视了生物科学(如神经达尔文主义(neuralDarwinism)...
AI大模型的“混合专家”,底层原理是什么?
这个想法很简单:假设神经网络的稀疏性,特别是在前馈层(FFN),像Transformer(ChatGPT、Gemini、Sora等)这样的架构很常见,我们基本上将这些层“分解”成形状相同的小组,我们称之为“专家”。此外,我们在该层前面添加了一个称为“路由器”的门,对于每个预测,它会选择向哪些专家进行查询,而其他专家保持沉默,如下...
长文综述:大脑中的熵、自由能、对称性和动力学|新春特辑
确定约束在流形上的结构化流(structuredflowsonmanifolds,SFMs)[16,17]框架中以动力学的形式表示,其中结构化流属于网络中产生的低维动力系统,因此是大脑理论中表示内部模型的主要候选者。通过概率分布的介导,经验可得的函数(如放电率、能量、方差等等)上的相关性都含有自由能和SFMs两者之间的联系,其中,概...
AlphaFold3迎来革命性进展!国内大佬手把手教授!
b.传统方法:通过物理能量推测概率c.深度学习:直接从数据中找到概率分布的规律d.深度学习与传统的物理方法还是存在紧密联系的e.深度学习蛋白质设计的强大之处f.功能蛋白设计的滑铁卢:玻尔兹曼废墟5.结构模型vs语言模型a.结构模型:基于图神经网络b.语言模型:天涯若比...