多尺度神经可塑性调制机制启发的类脑连续学习

2023-08-27 14:53:08    来源:中国科学院自动化所    


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人工智能迫切需要借鉴生物系统中的微观、介观、宏观等多尺度神经可塑性融合计算机制,以便启发实现更加高效的类脑连续学习算法,消除人工神经网络由于采用反向传播(Backpropagation, BP)等人工学习方法而导致的广泛灾难性遗忘现象。生物系统中常见的多巴胺、5-羟色胺、血清素、去甲肾上腺素等神经调质物,往往经由特定的腺体释放(图1A),并远程弥散、投射到一定范围内的目标神经元群体,且根据调质浓度水平的不同,对局部的神经元、突触等多种微观可塑性产生复杂的调制影响(图1B)。

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