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  • 參數(shù)更少 能耗更低 新型神經(jīng)網(wǎng)絡顯著提升識圖能力

    2025-02-10 06:49 來源:科技日報
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    記者專欄

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    參數(shù)更少 能耗更低 新型神經(jīng)網(wǎng)絡顯著提升識圖能力

    2025年02月10日 06:49   來源:科技日報   

      希臘研究和技術基金會科學家受生物神經(jīng)元啟發(fā),開發(fā)出一種融入樹突特征的新型人工神經(jīng)網(wǎng)絡。與傳統(tǒng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡相比,新網(wǎng)絡在參數(shù)更少、能耗更低的情況下,實現(xiàn)了圖像識別性能的顯著提升,為打造更緊湊、更節(jié)能的人工智能(AI)系統(tǒng)奠定了基礎。相關論文發(fā)表于新一期《自然·通訊》雜志。

      當前的AI系統(tǒng)“體型”龐大,參數(shù)數(shù)量從數(shù)百萬到數(shù)十億不等,能耗巨大,這在一定程度上限制了其廣泛使用。

      研究團隊表示,通過模仿大腦中神經(jīng)元的工作原理,將樹突特征集成到AI內,可以創(chuàng)建更小且更智能的系統(tǒng)。

      樹突是神經(jīng)元短而多分支的結構,形似樹枝。它們的主要職責是從其他神經(jīng)細胞接收信息,并將其傳遞到細胞體內。盡管科學家尚未透徹理解樹突在信息處理中的具體作用,但研究表明,樹突能夠獨立于主神經(jīng)元進行復雜的計算。此外,樹突對于大腦的可塑性,即大腦適應環(huán)境變化的能力,至關重要。

      基于這些發(fā)現(xiàn),團隊提出了一種全新的人工神經(jīng)元架構。該架構融合了生物樹突的多種特征。他們在各種圖像識別場景中,對該架構的性能進行了測試。結果表明,這些樹枝狀神經(jīng)網(wǎng)絡可以在使用更少資源,即在更少的訓練參數(shù)和學習步驟情況下,媲美或超過傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡的性能。

      團隊透露,新型人工神經(jīng)網(wǎng)絡性能的提升得益于一種獨特的學習方法。在該網(wǎng)絡中,多個節(jié)點能夠對不同類別進行編碼,而傳統(tǒng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡中,大多數(shù)節(jié)點往往只針對特定類別進行編碼。融合樹突特征的新型神經(jīng)網(wǎng)絡在識別模式和決策制訂方面展現(xiàn)出更高效率,這將使AI在多個領域的應用更加高效。 (劉霞)


    (審核:歐云海)

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