麻省理工液态神经网络登上Nature!19个神经元驾驶一辆车 麻省理工液态神经网络登上Nature!19个神经元驾驶一辆车!附论文和源码#人工智能 #深度学习 #神经网络 #液体神经网络 - 人工智能论文搬砖学姐于20241005发布在抖音,已经收获了21.5万个喜欢,来抖音,记录美好生活!
灵感来自线虫大脑中的神经计算,通过使用19个节点的液态神经网络,实现自动驾驶控制,比常规神经网络方法减少了数万倍神经元,成功登上Nature子刊! 这种液态神经网络具有高度的灵活性和适应性,能够在运行时持续适应新的输入数据,因此在很多实际应用场景中都表现出色,比传统神经网络效率更高,性能更强。 为帮助大家理解这个前沿...
灵感来自线虫大脑中的神经计算,通过使用19个节点的液态神经网络,实现自动驾驶控制,比常规神经网络方法减少了数万倍神经元,成功登上Nature子刊! 这种液态神经网络具有高度的灵活性和适应性,能够在运行时持续适应新的输入数据,因此在很多实际应用场景中都表现出色,比传统神经网络效率更高,性能更强。 为帮助大家理解这个前沿...
🌐 回顾历史,麻省理工学院的研究团队以其独特的液态神经网络引领了AI领域的新潮流。这种网络灵感来自自然界中线虫大脑的神经计算机制,仅使用19个节点就成功驾驭了自动驾驶的复杂挑战。相较于传统神经网络,其神经元数量实现了数万倍的精简,这一成果最终在《Nature》子刊上发表,引起了广泛关注。🌊 液态神经网络以其卓...
[5] https://www.nature.com/articles/s42256-022-00556-7 作者:Steve Nadis | 译者:Lemon 审校:殷尚墨羽 | 编辑:M.W. 封面:Kristina Armitage | 排版:盐 原文: https://www.quantamagazine.org/researchers-discover-a-more-flexible-approach-to-machine-learning-20230207/...
脑启发AI系统，灵感源自线虫大脑的神经计算，通过19个节点的液态神经网络实现自动驾驶，显著减少神经元使用，登上Nature子刊。这种液态神经网络拥有高度灵活性与适应性，实时适应新输入数据，表现出色，超越传统神经网络的效率与性能。为深入理解这一前沿领域，本文分享10种液态神经网络创新方案，包括最新与经典...
[5]https://www.nature.com/articles/s42256-022-00556-7 作者:Steve Nadis | 译者:Lemon 审校:殷尚墨羽 | 编辑:M.W. 封面:Kristina Armitage | 排版:盐 原文:https://www.quantamagazine.org/researchers-discover-a-more-flexible-approach-to-machine-learning-20230207/ ...
[4] https://www.nature.com/articles/s42256-020-00237-3 [5] https://www.nature.com/articles/s42256-022-00556-7 作者:Steve Nadis | 译者:Lemon 审校:殷尚墨羽 | 编辑:M.W. 封面:Kristina Armitage | 排版:盐 原文: https://www.quantamagazine.org/researchers-discover-a-more-flexible-approach...
🌟 液态神经网络的创新点:还记得麻省理工提出的脑启发AI系统吗?这个灵感来自线虫大脑中的神经计算。通过使用19个节点的液态神经网络,实现了自动驾驶控制,比常规神经网络方法减少了数万倍的神经元,成功登上了Nature子刊!🌐 液态神经网络的特性:这种网络具有高度的灵活性和适应性,能够在运行时持续适应新的输入数据。
人工智能研究人员在神经网络(一种粗略模拟人脑结构的计算机程序)上取得了一系列的成功。但尽管进展迅速,神经网络仍然相对不灵活,几乎不能在运行时做出改变或适应陌生环境。 在2020年,麻省理工学院的两名研究人员带领团队推出了一种基于现实生活中的智能、而非人工智能的新型神...