Las novelas aprenden neuronas artificiales libremente y modelan sus contrapartes biológicas con más firmeza. Un equipo de investigadores del Gitangin Campus Institute for Dynamics (CIDBN) en la Universidad de Gatianjin y un equipo del Instituto Max Planck para la dinámica y la autoorganización (MPI-DS) ha planeado. Neurona infomórfica Y construyeron redes nerviosas artificiales de ellas. La característica especial es que las neuronas sintéticas individuales aprenden y extraen la información necesaria de su entorno rápido en la red. Los resultados aparecieron en PNAS.
Tanto el cerebro humano como las redes nerviosas artificiales modernas son extremadamente poderosas. En la parte inferior, las neuronas trabajan juntas como unidades de computación fáciles. Una red nerviosa artificial generalmente consta de varias capas de neuronas individuales. Una señal de entrada pasa por estas capas y es procesada por neuronas artificiales para extraer información relevante. Sin embargo, las neuronas sintéticas tradicionales son significativamente diferentes de la forma en que aprenden de sus modelos biológicos. Aunque la mayoría de las redes nerviosas artificiales dependen de la máxima armonía más allá de la red de aprendizaje, las neuronas biológicas solo reciben señales de otras neuronas en su área más cercana en la red y toman medidas. Las redes nerviosas biológicas son mucho más altas que las artificiales en términos de flexibilidad y eficiencia energética.
Nuevas neuronas sintéticas, que se conocen Neurona infomórficaSon capaces de aprender libremente en las neuronas de sus vecinos y aprender autoorganizados. Esto significa que la unidad más pequeña de la red ya no tiene que controlar el exterior, sino que decide qué entrada es relevante y cuál no. En progreso Neurona infomórficaEl equipo se vio afectado por el funcionamiento del cerebro, especialmente a través de las células piramidales en la corteza cerebral. También siguen las motivaciones de varias fuentes en su entorno rápido y las usan para componer y aprender. Las nuevas neuronas artificiales persiguen los objetivos del aprendizaje muy comunes, fáciles de entender: “Ahora entendemos lo que está sucediendo dentro de la red y cómo las neuronas artificiales individuales aprenden libremente”, CIDBN enfatiza a Marsella genial.
Al explicar los objetivos del aprendizaje, los investigadores permitieron a las neuronas encontrar las reglas para su aprendizaje específico. El equipo se centró en el proceso de aprender a cada persona. Aplicaron un nuevo movimiento de información sobre información para ajustar el ajuste exacto de si una neurona debe buscar más desechos con sus vecinos, cooperar con armonía o tratar de dominar su parte de la información de la red. “Mositar algunos aspectos del aporte y armonizando con sus vecinos, los nuestros Neurona infomórfica Aprenda a contribuir al trabajo general de la red “, explique la nueva casa de San Valentín de MPI-DS. Neurona infomórficaEl equipo no solo está desarrollando un nuevo método para el aprendizaje automático, sino que también contribuye a una mejor comprensión del aprendizaje en el cerebro.
