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【奇亿主管】上万个微分方程精确模拟神经元交互方式,让更高智商的AI成为可能

大脑是身体最复杂的部分之一,迄今为止,研究人员和科学家还未能全面研究大脑的所有方面。

在神经科学和计算机科学这两个学科中,将大脑与计算机进行比较并不是一种古老的做法。我们的大脑几乎可以执行我们期望计算机处理的所有任务。鉴于此,更好地了解大脑将有助于创造更好、更高效的计算机。同时,如果证明计算机确实像人的大脑,那么理解大脑中的计算就会告诉我们机器什么时候能够达到标准。

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深度学习本身就是一种强大的人工智能形式,可以说它是基于神经元的分层网络(它们是构成我们大脑的细胞,一般分为三部分:树突、细胞体和轴突)。在深度神经网络中找到的每个节点就像一个人工神经元。与神经元的功能类似,节点也接收来自与其相连的其他节点的信号。

然后执行数学任务以从输入中获得输出。此外,根据接收到的信号,节点还将决定将信号发送到网络中的所有可用节点,从而在很大程度上锐化和调整装备更好的算法。大脑的功能也有些相似,

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在一项新的研究中,科学家团队发现,要模拟大脑皮层中单个生物神经元的行为,需要一个五到八层的神经网络,或近 1,000 个人工神经元。通过这项研究,研究人员的主要目标是了解神经元为何如此复杂。一旦知道这一点,它可能会改变游戏规则,设计更强大的神经网络和人工智能模型。

为了比较大脑和计算机,研究人员想要回答的主要问题是,需要多大的人工神经网络,才能匹配大脑中单个神经元的行为?

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为了同样的目的,进行了许多实验。首先,模型使用了 10,000 个微分方程来精确模拟神经元如何以及何时将一系列输入信号转换为它自己的尖峰信号。然后。输入被送入模拟神经元,并记录输出。然后在所有可用数据上创建深度学习算法,并且几个层不断增加,直到算法在给定一组输入的情况下预测模拟神经元的输出时准确率为 99%。发现完美的生产至少有五层但不超过八层,或者每个生物神经元大约有 1,000 个人工神经元。该算法不像原始模型那么复杂,但仍然可以归类为复杂。

结果是神经元的复杂性主要是由于树突中存在的化学受体。如果该团队确实开发了一种高效的算法,这一结果可能有助于开发更好、更高效的 AI 模型。考虑到已经对大鼠大脑进行了研究,结果也可能不完全准确。更重要的是,计算机和大脑可能是不同的实体,但根据研究表明,同时比较和分析两者是卓有成效的。

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