一、选择性突触可塑性在机器学习(ML)中的应用背景
- 生物启发计算
- 大脑的学习和记忆机制一直是计算机科学和人工智能领域的重要灵感来源。选择性突触可塑性作为大脑中神经元连接强度动态调整的关键机制,为机器学习算法提供了一种仿生的思路。
- 传统的机器学习算法往往基于固定的模型结构和参数更新规则,而大脑中的突触可塑性展示了一种自适应、动态的学习过程,能够根据环境和任务的变化灵活调整。
二、基于选择性突触可塑性的机器学习模型
- 脉冲神经网络(Spiking Neural Networks,SNNs)
- 模型原理
- SNNs是一种受生物神经元活动启发的神经网络。在SNNs中,神经元通过脉冲(spikes...