MIT 团队解析人工神经网络如何自组织构建学习机制

MIT McGovern 研究所与 ICoN 中心团队 10 月 9 日在 PNAS 发表论文，提出判断人工神经网络学习方式是否具备生物学合理性的关键指标是其能否在无开发者干预下自组织。他们构建了一个以随机连接起步、遵循“一起放电的神经元连在一起”等简单规则的网络，能通过自组装 motif 实现类似梯度下降的调整，识别图像和分类任务的表现与反向传播网络相当。