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基于這種等效性,團隊通過設(shè)計微架構(gòu)提升計算單元的內(nèi)生復(fù)雜性,使HH網(wǎng)絡(luò)模型能夠模擬更大規(guī)模LIF網(wǎng)絡(luò)模型的動力學(xué)特性,在更小的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)上實現(xiàn)與之相似的計算功能。隨后,團隊進一步將由4個tv-LIF神經(jīng)元構(gòu)建的“HH模型”(tv-LIF2HH)簡化為s-LIF2HH模型,并通過仿真實驗驗證這種簡化模型在捕捉復(fù)雜動力學(xué)行為方面的有效性。
在本項研究中,合作團隊首先展示脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元LIF模型和HH模型在動力學(xué)特性上存在等效性,進一步從理論上證明HH神經(jīng)元可以和4個具有特定連接結(jié)構(gòu)的時變參數(shù)LIF神經(jīng)元(tv-LIF)動力學(xué)特性等效。
這次研究的實驗結(jié)果表明,HH網(wǎng)絡(luò)模型和s-LIF2HH網(wǎng)絡(luò)模型在表示能力和魯棒性上具有相似的性能,驗證了內(nèi)生復(fù)雜性模型在處理復(fù)雜任務(wù)時的有效性和可靠性。同時,研究還發(fā)現(xiàn),HH網(wǎng)絡(luò)模型在計算資源消耗上更為高效,顯著減少內(nèi)存和計算時間的使用,從而提高了整體的運算效率。
合作團隊介紹說,構(gòu)建更加通用的人工智能,讓模型具有更加廣泛和通用的認(rèn)知能力,是當(dāng)前人工智能領(lǐng)域發(fā)展的重要目標(biāo)。目前流行的大模型路徑是基于“尺度定律”(Scaling Law)去構(gòu)建更大、更深和更寬的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),可稱之為“基于外生復(fù)雜性”的通用智能實現(xiàn)方法,但這一路徑面臨著計算資源及能源消耗難以為繼、可解釋性不足等問題。
合作團隊通過信息瓶頸理論對他們的研究結(jié)果進行解釋認(rèn)為,本項研究為將神經(jīng)科學(xué)的復(fù)雜動力學(xué)特性融入人工智能提供新的方法和理論支持,為實際應(yīng)用中的人工智能模型優(yōu)化和性能提升提供可行的解決方案。
安博体育电竞推荐這一新型類腦計算方法,可改善傳統(tǒng)模型通過向外拓展規(guī)模帶來的計算資源消耗問題,也為有效利用神經(jīng)科學(xué)發(fā)展人工智能提供了示例。相關(guān)成果論文近日在國際專業(yè)學(xué)術(shù)期刊《自然-計算科學(xué)》(Nature Computational Science)發(fā)表。
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