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赛博树突觉醒！AI 仿生革命：更少参数，更强性能，过拟合？不存在的！

赛博树突觉醒！AI 仿生革命：更少参数，更强性能，过拟合？不存在的！
编辑丨&人工神经网络（ANN）是大多数深度学习（DL）算法的核心，这些算法可以成功解决图像识别、自动驾驶和自然语言处理等复杂问题。 然而，与能够高效解决类似问题的生物大脑不同，DL 算法需要大量可训练参数，这使得它们能耗高且容易过拟合。 来自希腊研究与技术基金会两位研究员示了一种新的 ANN 架构，它结合了生物树突的结构化连接和受限采样特性，抵消了这些限制。
2/1/2025 3:04:00 PM
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清华类脑计算模型登Nature子刊，受大脑启发的人工树突网络，实现高能效AI

清华类脑计算模型登Nature子刊，受大脑启发的人工树突网络，实现高能效AI
编辑 | KX5 月 30 日，清华大学类脑计算研究中心施路平团队，研发出全球首款类脑互补视觉芯片「天眸芯」，研究成果登上 Nature 封面。近日，该团队推出一种新的神经形态计算架构，即类脑神经计算模型 「Dendristor」。「Dendristor」旨在复制突触的组织（即神经元之间的连接）和树突的树状结构（即从神经元体延伸出来的突起）。这种创新的树突网络模拟了树突状结构及其固有的时空处理特性，为未来人工智能提供了高能效的视觉感知能力。类脑形态树突网络计算模型的开发由清华大学跨学科团队清华大学脑与智能实验室（T
7/12/2024 2:43:00 PM
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