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    大脑的学习与计算本质是一种反应的自组织映射

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      大脑由数十亿个称为神经元的细胞组成,这些细胞通过巨大的“神经网络”连接起来,使我们能够了解世界。神经元就像雪花:从远处看它们是一样的,但进一步观察很明显,没有两个是完全相同的。

      研究人员专注于调整“时间常数”——即每个细胞根据与其相连的细胞正在做什么来决定它想要做什么的速度。有些细胞会很快做出决定,只看连接的细胞刚刚做了什么。其他细胞的反应会较慢,它们的决定基于其他细胞一段时间以来一直在做什么。

      在改变细胞的时间常数后,他们让网络执行一些基准机器学习任务:对衣服和手写数字的图像进行分类;识别人类手势;并识别口语数字和命令。

      结果表明,通过允许网络结合慢速和快速信息,它能够更好地解决更复杂的现实世界中的任务。

      当他们改变模拟网络中的变异量时,他们发现表现最好的网络与大脑中看到的变异量相匹配,这表明大脑可能已经进化为具有恰到好处的变异量以实现最佳学习。

         ——伦敦帝国理工学院电气与电子工程系的博士生 Nicolas Perez

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