Jul, 2024
通过细胞异质性与神经调节信号增强人工神经网络的学习能力
Enhancing learning in artificial neural networks through cellular
heterogeneity and neuromodulatory signaling
TL;DR最近的人工智能研究中，借鉴了神经科学的理论进展，特别是人工神经网络的发展，从而显著提升了对视觉和自然语言处理等复杂认知任务的复制能力。然而，人工神经网络在持续学习、适应性知识传输、鲁棒性和资源效率等方面仍存在困难，而这些能力在生物系统中得到了无缝地处理。本文总结了最新的生物启发模型、学习规则和架构，并提出了一个增强人工神经网络的生物信息框架。我们提出的双重框架方法突出了脉冲神经网络在模拟多样化的脉冲行为和树突形态与功能多样化的神经计算中的潜力。最后，我们概述了如何整合脑启发的细胞区模型和任务驱动的脉冲神经网络，互相平衡着生物启发和复杂性，并为持续学习、适应性、鲁棒性和资源效率等迫切的人工智能挑战提供可扩展的解决方案。