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异质学习框架HIFI:生物启发下更快、更高、更强的神经网络 | NSR
知社学术圈
2024-11-21 11:29
文章摘要
本文介绍了一种名为HIFI的异质学习框架,该框架基于自抑制神经元的概念,旨在提升神经网络的效率和准确性。研究团队在经典的Leaky Integrate-and-Fire模型中引入了自抑制环路,构建了自抑制脉冲神经元,并通过双层嵌套优化的异质学习算法,显著增强了网络的学习和记忆能力。HIFI在多个数据集上展示了卓越的计算性能,处理速度提高最多5倍,准确性最多提高10%,能耗降低最多17.83倍。此外,HIFI在单细胞转录组测序分析中展现了识别罕见细胞类型的能力,为疾病的诊断和治疗提供了新的研究方向。该研究由国家自然科学基金委资助,发表于《国家科学评论》。
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Biologically inspired heterogeneous learning for accurate, efficient and low-latency neural network
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National Science Review
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