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重建橋樑Betwee娛樂城推薦n神經科學與人工智能

神經科學和人工智能之間的半個世紀的橋樑已經通過新揭示的超快大腦啟發性學習機制得以恢復,該機制可用於加速基於小型數據集的現有人工智能學習算法。

機器和深度學習算法的起源越來越多地影響著我們生活的幾乎所有方面,它是連接大腦中神經元的突觸(重量)強度的學習機制。半個多世紀以前,研究人員試圖模仿這些大腦的功能,在神經科學和人工智能之間架起了橋樑。但是,從那時起,實驗神經科學尚未直接推進機器學習領域,並且神經科學和機器學習這兩個學科似乎都是獨立發展的。

在發表於 科學報告研究人員透露,他們已經成功地重建了實驗神經科學與高級人工智能學習算法之間的橋樑。在神經元文化上進行新型實驗,研究人員能夠證明一種新的,受大腦啟發的學習機制。例如,當該機制用於手寫數字識別的人工任務時,它的成功娛樂城體驗金 率大大超過了常用的機器學習算法。

為了重建這座橋捕 魚 達人-大型 機 台 打 魚 完美移植樑,研究人員著手證明兩個假設:關於大腦學習非常緩慢的普遍假設可能是錯誤的,並且tha娛樂城大腦的動力學可能包括加速的學習機制。出乎意料的是,兩個假設都被證明是正確的。

這項研究的主要作者,Bar的Ido Kanter教授說:“據信線上麻將ptt,大腦中的學習步驟通常可持續數十分鐘甚至更長,而在一台計算機中,則可持續一納秒,或者是百萬分之一秒。 -宜蘭大學物理系和岡達(Goldschmied)多學科大腦研究中心。 “儘管大腦非常緩慢,但其計算能力卻優於或優於典型的最新人工智能算法。”坎特補充說。坎特補充說,他是希拉·薩迪(Shira 薩迪),羅尼·瓦爾迪(Roni Vardi)博士,尤瓦爾(Yuval)協助進行的研究Meir,Amir Goldental博士,Shiri Hodassman和Yael Tugendfaft。

研究小組的實驗表明,訓練頻率會大大加速我們大腦的適應能力。 “通過每秒觀察10次相同的圖像進行學習與觀察同樣有效註冊送彩金薩迪說,一個月內可以對同一幅圖像進行1000次重複。快速重複同一幅圖像可以使我們大腦的適應能力提高到幾秒鐘,而不是幾十分鐘。 Vardi補充說:“我們大腦中的學習甚至可能更快,但超出了我們目前的實驗限制。”娛樂城比較這種新近發現,受大腦啟發的加速學習機制的性能大大優於常用的機器學習算法,例如手寫數字識別,尤其是在提供小的數據集進行訓練的情況下。

從實驗神經科學到機器學習的重建橋樑有望推動人工智能的發展電競運彩ptt,尤其是在有限的條件下實現超快速的決策金大發娛樂城下雨的例子,類似於人類決策的許多情況,以及機器人控制和網絡優化。

參考

薩迪 (2020)。腦實驗暗示適應機制勝過普通的AI學習算法。 科學報告DOI:https://doi.org/10.1038/s41598-020-63755-5

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