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原標題：腦啟發(fā)的ANN學習機制綜述
關鍵字：突觸,神經(jīng)網(wǎng)絡,神經(jīng)元,可塑性,算法
文章來源：人工智能學家
內容字數(shù)：0字

內容摘要：

Brain-inspired learning in artificial neural networks: a review
來源：CreateAMind
人工神經(jīng)網(wǎng)絡中的腦啟發(fā)學習:綜述（12000字）
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ann)已經(jīng)成為機器學習中的一個重要工具，在不同的領域取得了顯著的成功，包括圖像和語音生成、游戲和機器人。然而，在人工神經(jīng)網(wǎng)絡的操作機制和生物大腦的操作機制之間存在著根本的不同，特別是在學習過程方面。本文對當前人工神經(jīng)網(wǎng)絡中大腦啟發(fā)的學習表示進行了全面的綜述。我們研究了更具生物學意義的機制的整合，如突觸可塑性，以增強這些網(wǎng)絡的能力。此外，我們深入研究了這種方法帶來的潛在優(yōu)勢和挑戰(zhàn)。最后，我們?yōu)檫@一迅速發(fā)展的領域的未來研究指出了有希望的途徑，這將使我們更接近理解智力的本質。
通信:sschmi46@jhu.edu介紹記憶和學習之間的動態(tài)相互關系是智能生物系統(tǒng)的基本標志。它使有機體不僅能夠吸收新知識，而且能夠不斷完善現(xiàn)有能力，使它們能夠熟練地應對不斷變化的環(huán)境條件。這種適應性特征與各種時間尺度相關，包括通過短期可塑性機制進行的長期學習和快速短期學習，突出了生物神經(jīng)系統(tǒng)的

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文章來源：人工智能學家
作者微信：AItists
作者簡介：致力成為權威的人工智能科技媒體和前沿科技研究機構