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這次研究的實驗結(jié)果表明，HH網(wǎng)絡模型和s-LIF2HH網(wǎng)絡模型在表示能力和魯棒性上具有相似的性能，驗證了內(nèi)生復雜性模型在處理復雜任務時的有效性和可靠性。同時，研究還發(fā)現(xiàn)，HH網(wǎng)絡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。

爱游戏平台下载官网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)科學發(fā)展人工智能提供了示例。相關成果論文近日在國際專業(yè)學術(shù)期刊《自然-計算科學》(Nature Computational Science)發(fā)表。

在本項研究中，合作團隊首先展示脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡神經(jīng)元LIF模型和HH模型在動力學特性上存在等效性，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)動力學特性等效。

基于這種等效性，團隊通過設計微架構(gòu)提升計算單元的內(nèi)生復雜性，使HH網(wǎng)絡模型能夠模擬更大規(guī)模LIF網(wǎng)絡模型的動力學特性，在更小的網(wǎng)絡架構(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雜動力學行為方面的有效性。

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知能力，是當前人工智能領域發(fā)展的重要目標。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，可稱之為“基于外生復雜性”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)果進行解釋認為，本項研究為將神經(jīng)科學的復雜動力學特性融入人工智能提供新的方法和理論支持，為實際應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。

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