Carlo Vittorio Cannistraci 教授补充道：「我们的类脑树突网络模拟了包括树突形态在内的大脑稀疏神经网络，从而实现了高能效信息处理。」这种创新的树突计算利用了独特的方法，在人工智能、神经计算和脑启发式计算领域开辟了新的可能性。在接下来的研究中，研究人员计划进一步扩展他们的人工神经回路，使用先进的抑制连接，...
这种创新的树突网络模拟了树突状结构及其固有的时空处理特性,为未来人工智能提供了高能效的视觉感知能力。 类脑形态树突网络计算模型的开发由清华大学跨学科团队清华大学脑与智能实验室(THBI)的 Eunhye Baek 博士、宋森教授、Carlo Vittorio ...
这种创新的树突网络模拟了树突状结构及其固有的时空处理特性,为未来人工智能提供了高能效的视觉感知能力。 类脑形态树突网络计算模型的开发由清华大学跨学科团队清华大学脑与智能实验室(THBI)的 Eunhye Baek 博士、宋森教授、Carlo Vittorio Cannistraci 教授,以及清华大学精密仪器系的赵蓉教授和施路平教授共同完成。 相...
这种创新的树突网络模拟了树突状结构及其固有的时空处理特性,为未来人工智能提供了高能效的视觉感知能力。 类脑形态树突网络计算模型的开发由清华大学跨学科团队清华大学脑与智能实验室(THBI)的 Eunhye Baek 博士、宋森教授、Carlo Vittorio Cannistraci 教授,以及清华大学精密仪器系的赵蓉教授和施路平教授共同完成。 相...
摘要—本文提出了一种像支持向量机(SVM)或多层感知器(MLP)一样的基础机器学习算法。 ArXiv: https://arxiv.org/abs/2004.03955 GitHub(开源代码): https://github.com/liugang1234567/Gang-neuron DD+Cellbody=improved neuron: https://doi.org/10.36227/techrxiv.12477
摘要—本文提出了一种像支持向量机(SVM)或多层感知器(MLP)一样的基础机器学习算法。DD的主要理论是:如果输出的逻辑表达式包含相应类关于输入之间的逻辑关系(与、或、非),则该算法可以在学习后识别该类。实验和结果:(1)作为首个白盒机器学习算法的DD,对黑箱系统展示出了出色的系统识别性能。(2)对于回归问题,通过...
受生物神经网络启发,研制出一种具有丰富动态特性的人工树突器件,构建了包含突触、树突、胞体三种基本计算单元的新型神经网络,树突功能显著提升了网络的准确率,同时大幅降低了系统的功耗,增强了网络处理复杂任务的能力。 包含树突计算的新型人工神经网络示意图
之前的ANN,基本单元神经元:f(WX),其中x0等于1,为偏置。 今年发现,之前搞的ANN模仿的神经元实际上只是模拟了神经元胞体的部分(Cell body Net) 树突部分的 逻辑运算操作空着 树突功能模仿后树突网络是Dendrite Net(白盒ML,精度可控,泛化能力很好。 可以单独当个基
Carlo Vittorio Cannistraci 教授补充道:「我们的类脑树突网络模拟了包括树突形态在内的大脑稀疏神经网络,从而实现了高能效信息处理。」这种创新的树突计算利用了独特的方法,在人工智能、神经计算和脑启发式计算领域开辟了新的可能性。 在接下来的研究中,研究人员计划进一步扩展他们的人工神经回路,使用先进的抑制连接,进...
以及非线性树突计算 (nonlinear dendritic computation) ,将支持生物神经元的错误反向传播.然而,这些方法需要将具有精细时空结构的误差传播到所有神经元,而在生物网络中实现这一点可能并不容易.为了放宽这一假设,本研究认为尖峰 (burst) 和树突输入的分离为基于目标的...