上海股票配资论坛_股票配资官网_专业炒股配资平台

  • 配资实操盘 人工智能研究新进展 中国团队提出“基于内生复杂性”类脑计算方法

  • 发布日期:2025-03-02 14:01    点击次数:169

  中新网北京8月17日电 (记者孙自法)针对“基于外生复杂性”通用人工智能(AI)路径面临计算资源及能源消耗难以为继、可解释性不足等问题,中国科学院自动化研究所李国齐、徐波研究团队联合清华大学、北京大学等同行学者,借鉴大脑神经元复杂动力学特性,最新研究提出“基于内生复杂性”的类脑神经元模型构建方法。

  这一新型类脑计算方法,可改善传统模型通过向外拓展规模带来的计算资源消耗问题,也为有效利用神经科学发展人工智能提供了示例。相关成果论文近日在国际专业学术期刊《自然-计算科学》(Nature Computational Science)发表。

  合作团队介绍说,构建更加通用的人工智能,让模型具有更加广泛和通用的认知能力,是当前人工智能领域发展的重要目标。目前流行的大模型路径是基于“尺度定律”(Scaling Law)去构建更大、更深和更宽的神经网络,可称之为“基于外生复杂性”的通用智能实现方法,但这一路径面临着计算资源及能源消耗难以为继、可解释性不足等问题。

  在本项研究中,合作团队首先展示脉冲神经网络神经元LIF模型和HH模型在动力学特性上存在等效性,进一步从理论上证明HH神经元可以和4个具有特定连接结构的时变参数LIF神经元(tv-LIF)动力学特性等效。

  基于这种等效性,团队通过设计微架构提升计算单元的内生复杂性,使HH网络模型能够模拟更大规模LIF网络模型的动力学特性,在更小的网络架构上实现与之相似的计算功能。随后,团队进一步将由4个tv-LIF神经元构建的“HH模型”(tv-LIF2HH)简化为s-LIF2HH模型,并通过仿真实验验证这种简化模型在捕捉复杂动力学行为方面的有效性。

  这次研究的实验结果表明,HH网络模型和s-LIF2HH网络模型在表示能力和鲁棒性上具有相似的性能,验证了内生复杂性模型在处理复杂任务时的有效性和可靠性。同时,研究还发现,HH网络模型在计算资源消耗上更为高效,显著减少内存和计算时间的使用,从而提高了整体的运算效率。

  合作团队通过信息瓶颈理论对他们的研究结果进行解释认为,本项研究为将神经科学的复杂动力学特性融入人工智能提供新的方法和理论支持,为实际应用中的人工智能模型优化和性能提升提供可行的解决方案。

  据透露,合作团队目前已开展对更大规模HH网络,以及具备更大内生复杂性的多分支多房室神经元的研究配资实操盘,有望进一步提升大模型计算效率与任务处理能力,实现在实际应用场景中的快速落地。(完)



相关资讯

在线股票配资平台 沪深两市全天成交额合计4959亿元 创4年多新低

专业炒股配资平台 2024-08-16
证券时报e公司讯,,沪深两市全天成交额合计4959亿元,较上一交易日缩窄672亿元。其中,沪市成交额2176亿元在线股票配资平台在线股票配资平台,深市成交额2783亿元,创2020年以来新低。大众交通成交额居首,为35.2亿元。其次是宁德时...

股票配资资讯网 沙特代表团将访问巴西和智利 探索矿产和工业领域投资机会

专业炒股配资平台 2024-12-13
据沙特国家通讯社报道股票配资资讯网股票配资资讯网,沙特阿拉伯工业和矿产资源部部长班达尔·阿尔霍拉耶夫(Bandar Alkhorayef)将率团访问巴西和智利,探索矿产和工业领域的投资机会。此次高级别访问将于7月22日至30日进行。沙特代表...

配资炒股门户 韩国近一个月新冠住院患者剧增 65岁以上最多

专业炒股配资平台 2025-02-02
8月9日消息,近一个月韩国新冠住院患者数量剧增,上月第二、第三、第四周分别为148人、226人和475人,8月第一周全国报告新冠住院患者861人,达上月第二周的5.8倍。按年龄看,65岁以上人群(8087人)占比高达65.2%,50-64岁...
    友情链接:

Powered by 上海股票配资论坛_股票配资官网_专业炒股配资平台 @2013-2022 RSS地图 HTML地图