4EP1h34qLiW tech.huanqiu.comarticle科学家研发出新型类脑学习方法/e3pmh164r/e3pmh2hq8【环球网科技综合报道】9月4日消息,根据中国科学院官网信息显示,中国科学院自动化研究所研究员徐波团队与中国科学院院士、脑科学与智能技术卓越创新中心高级研究员蒲慕明,以及临港实验室研究员李澄宇等,通过建模多巴胺、乙酰胆碱等全局神经调制可塑性、局部时序依赖可塑性等多尺度神经可塑性机制,整合得到一种基于神经调制依赖可塑性的新型类脑学习方法。 据介绍,该方法参考了大脑中复杂的神经调制通路结构,并以期望矩阵编码的形式对神经调制通路构建数学模型,在接受刺激信号后产生不同浓度的多巴胺监督信号并进一步影响局部突触和神经元可塑性类型。NACA支持采用纯前馈的流式学习方法训练脉冲和人工神经网络,通过全局多巴胺的弥散支持与输入信号同步,甚至先于输入信号的正向信息传播,再加上选择性的对STDP的调整,使得NACA表现出明显的快速收敛和缓解灾难性遗忘优势。 据悉,相关研究成果以发表在《科学进展》(Science Advances)上。 1693811963847环球网版权作品,未经书面授权,严禁转载或镜像,违者将被追究法律责任。责编:连丽敏环球网169381196384711[]//img.huanqiucdn.cn/dp/api/files/imageDir/3020bd9715a54fd3c7b19a00341284bdu5.jpg{"email":"lianlimin@huanqiu.com","name":"连丽敏"}
【环球网科技综合报道】9月4日消息,根据中国科学院官网信息显示,中国科学院自动化研究所研究员徐波团队与中国科学院院士、脑科学与智能技术卓越创新中心高级研究员蒲慕明,以及临港实验室研究员李澄宇等,通过建模多巴胺、乙酰胆碱等全局神经调制可塑性、局部时序依赖可塑性等多尺度神经可塑性机制,整合得到一种基于神经调制依赖可塑性的新型类脑学习方法。 据介绍,该方法参考了大脑中复杂的神经调制通路结构,并以期望矩阵编码的形式对神经调制通路构建数学模型,在接受刺激信号后产生不同浓度的多巴胺监督信号并进一步影响局部突触和神经元可塑性类型。NACA支持采用纯前馈的流式学习方法训练脉冲和人工神经网络,通过全局多巴胺的弥散支持与输入信号同步,甚至先于输入信号的正向信息传播,再加上选择性的对STDP的调整,使得NACA表现出明显的快速收敛和缓解灾难性遗忘优势。 据悉,相关研究成果以发表在《科学进展》(Science Advances)上。