通过应用局部、始终开启的可塑性规则，我们能够在由两个群体组成的递归网络中学习复杂序列，我们的模型具有资源高效性，仅需少量神经元即可学习复杂序列，我们通过鸟鸣学习的模拟中展示了这些特点，在该模拟中，我们的网络首先学习了一个长的非马尔可夫序列，尽管存在外部干扰，它们能够稳健地复现此序列。

Feb, 2024

本文提出利用短期可塑性为脉冲神经网络提供与非脉冲神经网络不同的计算优势，并使用节约的局部突触可塑性模拟温度相关技术来解决网络计算困难性问题。这些网络在处理生成任务时表现出出色性能，在任务不平衡的情况下，它们甚至可以胜过传统算法。

Sep, 2017

通过演化得到的具有可塑性连接和神经调节的神经网络可以在自然的神经组织和可塑性系统的自发操作下，通过刺激和奖励独立地获取新的简单认知任务。

Dec, 2021

本研究介绍了智能突触，模拟了生物神经网络的复杂分子机制来解决深度学习中的连续学习问题，实现了高效的分类任务连续学习过程。

Mar, 2017

通过对前馈神经网络的学习能量建模，我们提出了两种可降低神经可塑性带来的代谢能耗的算法，限制神经可塑性能够显著地节省能量，并可能有助于更好地理解生物可塑性和人工学习匹配。

Apr, 2023

通过生物学上的神经元网络组合中的多种互补机制，可以在人工神经网络中实现连续学习。

Apr, 2023

提出了一种基于突触可塑性动态的学习规则，该规则通过融合强化学习和非监督学习模拟误差反馈机制和两个重要机制，包括错误反馈系统以及非监督学习。

Mar, 2023

本文考虑在神经科学和机器学习之间建立联系，提出脑部通过优化各式各样的代价函数来实现数据高效学习和定向行为，其中包括关注、递归等结构体系和各种形式的短时和长时记忆存储，作者提出了未来神经科学试图改进和检验这些假设的方向。

Jun, 2016

利用突触可塑性，采用梯度下降算法优化反馈网络的连接权重和可塑性，使得大型反馈可塑网络可以学习、记忆、重构以及元学习各类任务。

Apr, 2018

本文研究表明，神经可塑性的神经调节可被不同方式处理，并表明这种可塑性神经调节在神经网络训练上有广泛应用，可提高神经网络在强化学习和监督学习任务中的性能。

Feb, 2020