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脑样柔性视觉推理：通过利用反馈前馈对齐
通过反馈与前馈路径的关联对齐机制，提出了一种学习算法 Feedback-Feedforward Alignment (FFA)，通过共同优化分类和重建任务，使得反馈连接具有去噪、解决遮挡、幻觉和想象等视觉推理功能，并提供了比传统的反向传播方
PDF8 months ago
反馈门控整流线性单元
该研究探讨了人类大脑中反馈连接在人工神经网络研究中的重要性。设计了一种受生物启发的反馈机制来控制修正线性单元。在 MNIST 数据集上，使用反馈的自编码器表现出更快的收敛速度、更好的性能和更强的抗噪声能力。在 CIFAR-10 数据集上，虽
PDF2 years ago
通过平衡状态隐式微分训练脉冲神经网络
提出一种基于反馈脉冲神经网络的训练方法，该方法使用隐式微分计算参数的梯度，从而避免了无法微分的脉冲函数问题，并展示了在 MNIST, Fashion-MNIST, N-MNIST, CIFAR-10 和 CIFAR-100 数据集上测试结果
PDF3 years ago
具有局部循环处理的深度预测编码网络用于对象识别
这篇论文介绍了一种新的基于神经科学理论 “预测编码” 的神经网络，该网络包含反馈和前馈连接，能够让相邻层次间逐渐优化表征以最小化预测误差，并在图像分类和对象识别等任务上获得了具有竞争力的性能。
PDF6 years ago
一种基于生物学启发式深度网络的学习长期依赖关系的动作识别方法
本文提出了一种神经网络 shuttleNet，可以结合 CNN-RNN 框架来进行更有效的序列学习，其特点在于运用了循环反馈连接和注意力机制来模拟神经系统中的信息流动。
PDF8 years ago