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...
美食 展开 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 335 8 138 74 举报 发布时间:2024-10-05 22:36 满船星河 ... 那不是全息来了吗 ...
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...
[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...
[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/...
[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/ ...
11 月 30 日，一个来自麻省理工学院的研究团队在 Nature 发表了最新论文， 发现在成年小鼠的大脑中...
液态神经网络(LNN)，它为人工智能提供了一个全新的视角，它借鉴了自然界复杂的运作方式。生物蓝图：来自...
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...
[1] https://arxiv.org/abs/2006.04439 [2] https://www.csail.mit.edu/person/ramin-hasani [3] https://mlech26l.github.io/pages/ [4] https://www.nature.com/articles/s42256-020-00237-3 [5] https://www.nature.com/articles/s42256-022-00556-7...