Synaptic Plasticity Models and Bio-Inspired Unsupervised Deep Le

SPM+生物启发式无监督深度学习 内容简介： 最近出现的基于深度学习（DL）的技术在人工智能（AI）领域的各种任务中取得了卓越的成果。然而，这些技术也面临着与对抗性输入的稳健性、生态影响以及对大量训练数据的需求等挑战。为了应对这些挑战，研究人员越来越关注生物学机制，这些机制具有生物大脑展现的令人印象深刻的能力，因此具有吸引力。 本文综述探讨了一系列这些受生物启发的突触可塑性模型，以及它们在深度学习场景中的应用，同时探讨了它们与脉冲神经网络（SNNs）中可塑性模型的关联。总体而言，生物启发的深度学习（BIDL）代表了一个令人兴奋的研究方向，旨在推进当前技术的发展，同时加深对智能的理解。 《突触可塑性模型与生物启发式无监督深度学习：一项综述》 近年来，深度学习（DL）技术在人工智能（AI）领域内取得了显著的成就，从计算机视觉到强化学习再到自然语言处理，其表现甚至超越了人类。然而，尽管如此，这些技术仍面临若干挑战，包括对对抗性输入的脆弱性、对环境的影响以及对海量训练数据的依赖。为了解决这些问题，研究者们开始重新审视生物界的机制，特别是那些赋予生物大脑强大能力的机制。这篇综述聚焦于一种特别的研究方向——生物启发的深度学习（BIDL），它利用生物神经系统的突触可塑性模型，探索其在深度学习场景中的应用，并与脉冲神经网络（SNNs）中的可塑性模型进行比较。 突触可塑性是大脑学习和记忆的基础，它描述了神经元间连接的强度如何随时间和活动而改变。这一概念最早由Hebb提出，即“共同激活的神经元会彼此加强连接”（Hebbian learning）。在深度学习中，这种理念被转化为权重调整策略，例如反向传播算法，但实际生物过程远比这复杂且动态。生物系统中的突触可塑性不仅涉及长期增强（LTP）和长期抑制（LTD），还包含了多种短期和中期效应，以及对时间序列和环境因素的敏感性。 这篇综述文章探讨了多种生物启发的突触可塑性模型，这些模型试图模拟大脑的实际学习过程。例如，STDP（Spiking-Timing Dependent Plasticity）是模拟SNNs中突触强度变化的一种常见方法，它根据两个神经元之间动作电位的时间顺序来更新权重。这种机制在无监督学习中尤其有用，因为它可以自然地捕获数据中的模式和相关性，而无需预先标记的数据。 此外，文章还讨论了如何将这些生物模型应用于深度学习架构，以提高模型的泛化能力和鲁棒性。例如，通过模拟突触可塑性的动态特性，可以设计出更加适应环境变化的自适应学习率策略。这些策略可以增强模型对异常输入的抵抗能力，减少对大量训练数据的依赖。 BIDL不仅仅是一种技术上的改进，它也为理解智能的本质提供了新的视角。通过将生物神经科学的原理与机器学习相结合，我们可以更深入地探究大脑如何处理信息，以及如何实现高效的学习和适应。这样的研究不仅有助于推动深度学习技术的进步，还有可能启发新的计算范式，比如事件驱动的计算和能源效率更高的计算模型。 《突触可塑性模型与生物启发式无监督深度学习：一项综述》为我们提供了一种深入洞察人工智能未来发展的途径。通过借鉴生物大脑的智慧，我们可以构建更强大、更适应现实世界挑战的AI系统。这种跨学科的合作，有望为AI领域带来革命性的突破。