突触可塑性:解释短期记忆形成的新机理
新模型是对于短期记忆原理的新解释,耦合了神经元和突触动力学,具有数学可解性,且还可用于模拟短期记忆如何变成长期记忆。”Clark和Abbott未来希望通过结合大脑的生物学特性,使模型更精确。神经元通过离散电压尖峰进行的通讯、神经元连接结构的特殊规律,都将用于完善模型。作者IsabelleDuméMeisterXiaD.G.Clar...
不懂技术?没关系!一次带你秒懂AI神经网络
其实,神经网络的工作原理就是模仿我们人类大脑的学习过程。当我们大脑接收到一些信息时,它会通过神经元的连接和传递,对这些信息进行处理和记忆。同样地,神经网络也是通过“神经元”之间的连接和传递,对输入的数据进行处理和学习的。具体来说,神经网络会通过一种叫做“训练”的过程来学习。在这个过程中,我们会给神经...
神经网络新范式——LNDP:可终身学习的自主发育程序
其次,标准感知机内部神经元的连接仅是层与层之间发生着连接,而同一层内部的神经元之间并没有连接,这并不是说不能这样设计,而是为了基于矩阵计算的要求,方便大规模的计算,深度学习模型在训练和推理过程中,基于GPU等硬件规则,模型内部都是进行着大量的矩阵运算,而矩阵运算的特点就是要遵循行列规则,标准的前馈神经网络...
1741个!迄今最大的小鼠全脑神经元数据集建成
神经元是大脑行使功能的基本单位,它的3D结构特征可以揭示脑内神经信号的流动,反映大脑的神经网络连接,也是鉴定神经元类别的重要参数。不过,想清晰地看清并重建大量神经元全脑形态,还存在诸多瓶颈。10月13日,科技日报记者从东南大学获悉,该校联合美国艾伦脑科学研究所、华中科技大学、温州医科大学、腾讯等机构,生成了目...
可解释性终极追问,什么才是第一性解释?20篇CCF-A+ICLR论文给你答案
所谓第一性原理,目前没有一个被广泛接受的框架,世上本无路,我们需要逐渐去定义这样一个路。我们需要在一个新的理论体系中,提出大量的公理性要求,得出一个可以从不同的角度全方位精确严谨解释神经网络内在机理的理论。一套理论系统能严谨解释神经网络的方方面面才叫“第一性原理”。
追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
实验结果显示,多巴胺神经元(PPL1-DANs)在果蝇大脑中异质性和双向性地编码了惩罚、奖励和气味线索的先天反应的信息和通过感觉刺激学到的经验(www.e993.com)2024年9月10日。这些信号通过回路互动调节了记忆的存储和消退。研究团队创建了一个计算模型,结合果蝇大脑的结构连接和神经尖峰数据,揭示了多巴胺信号在短期和长期记忆之间的互动机制。研究结果不仅...
打开神经网络的黑盒:分解神经元特征,让复杂模型变得简洁、可解释
为了解释看似异常复杂的神经网络,首要任务是将其分解为易于理解的组件。通过理解每个组件的功能以及它们之间的相互作用,我们可以推断神经网络的运作原理。然而,分解神经网络并非一项简单的工作。神经网络中最自然的计算单元——神经元,并非人类可以轻松理解的具有单一功能的自然单位,而是呈现多义性,即对看似无关的输入混合...
从神经元到人工智能
从神经元到人工智能文/陈永伟神经网络的诞生1935年的一天,英国哲学家伯特兰·罗素(BertrandRussel)收到了一封来自美国底特律的信。写信人自称叫沃尔特·皮茨(WalterPitts),在阅读罗素和其老师怀特海(AlfredNorthWhitehead)合著的《数学原理》时发现了几处错误,因而特别来信指出。读完信,罗素找来《数学原理》进...
AI大模型的“混合专家”,底层原理是什么?
如果你熟悉神经网络,你可能听说过神经网络是出了名的不透明,即黑盒。这意味着,要辨别出大多数预测背后的原因极其困难,甚至根本不可能,尤其是在提到像LLM这样的大型神经网络时。如果要尝试弄清楚它们如何工作的,最常见方法是“探测”,即研究中间激活(网络内部的神经元对特定预测所取的值)并尝试分析它们是否给我...
神经网络行为也可以被解释,大语言模型前所未有的突破
神经元是神经网络的基本组成部分,主要对数据进行输入、计算和输出。它的工作原理是对大脑神经元工作方式的模拟,接收一个或多个输入,每个输入都有一个对应的权重。这些输入和权重的乘积被加总,然后加上一个偏置项。得到的总和被送入一个激活函数,激活函数的输出就是这个神经单元的输出。