仿生“修剪”机制：类脑脉冲神经网络实现越学越精简的持续学习
针对当前人工智能模型规模膨胀带来的高能耗与高算力成本问题，研究团队受人类大脑发育启发，提出了一种基于脉冲神经网络（SNN）的“选择性修剪”持续学习框架。该模型模仿婴儿大脑发育...
2026-04-11
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标签主题：持续学习
学术索引《Nature Communications》：内源性突触可塑性稳定机制显著提升人工神经网络的学习
本文介绍了一项发表在《Nature Communications》上的研究，该研究受生物神经系统中内源性突触可塑性稳定机制的启发，提出了一种新的人工神经网络架构。该机制通过局部反馈回路自动调整突触可塑性，有效抑制了灾难性遗忘，并显著提升了模型在噪声环境下的鲁棒性。实验表明，参数扰动容忍度提高约30%，为神经形态计算和边缘计算等应用提供了新思路。...
2026-04-11
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