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neural implementation
搜索结果 - 5
ICML
神经潜在校准器：用于学习复杂自然神经数据表示的跨试验校准
神经学中理解复杂人类行为的神经实现是一个重要目标，本研究提出一种新的无监督学习框架，神经潜变压器（NLA），用于找到良好约束的、与行为相关的神经表示，通过对重复试验进行表示对齐来学习跨试验一致的信息，通过时间弯曲模型（TWM）解决试验之间的
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a year ago
时间预测编码的顺序记忆
研究提出了一种基于预测编码（PC）的时间预测编码（tPC）模型，它可以通过生物学上可行的神经实现精确地记忆和检索连续的输入，tPC 具有一个隐含的统计白化过程，可以更稳定地处理结构化输入流，并且在多层结构下编码了上下文依赖信息，从而区分出现
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a year ago
避免灾难：主动树突在动态环境中实现多任务学习
通过生物学对神经元的性质进行深度学习网络的架构设计和实现，成功地解决了动态情境下的任务适应及多任务学习问题，进一步说明了神经元的生物学特征可以启示深度学习系统解决传统神经网络无法解决的动态场景中的问题.
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3 years ago
强数据损坏下的鲁棒策略梯度
本文研究在奖励和转移方面存在敌对性干扰的鲁棒强化学习问题，并提出了天然策略梯度方法和筛选策略梯度算法可解决该问题，并在 MuJoCo 连续控制基准测试中取得了比较强的鲁棒性。
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3 years ago
ICML
无权重对称的可扩展信用分配的两种方法
本文讨论了反向传播算法的神经可行性，研究了一种竞争性的局部学习规则和几种使权重传输过程更生物学可行的非局部学习规则，并提出了两条无需权重对称的神经实现学分分配的路径。
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4 years ago
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