换一批感觉编码时空活动模式的类脑表达与计算——算法篇
Brain-inspired representation and computation for similarity structure from spatiotemporal patterns in sensory coding:Algorithms
摘要在深入理解视网膜、外侧膝状体及大脑视皮质之间的视觉编码神经生理机制的基础上,我们构建了一种新型的类脑表达和计算的神经网络单元架构,为大规模集成神经网络的类脑大模型实现奠定了基础.这一类脑智能单元架构,为我们理解大脑感觉编码的表达和计算提供了信息论基础.本文进一步探讨了类脑智能单元及其大模型的训练方法、策略以及具体的算法实例,提出了一种综合性策略.该策略结合了感觉数据流表达与计算的冗余减少原则、自组织映射以及折返振荡同步机制,能够实现大脑全局编码,旨在提升类脑大模型的生物合理性和可解释性,以及高效快捷地模仿行为控制和意识等复杂的大脑功能.
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关键词
冗余减少压缩编码稀疏编码自组织映射脑连接图脑科学类脑表达redundancy reductioncompression codingsparse codingself-organization mappingbrain connectivity mapbrain sciencebrain-inspired representation
栏目名称
DOI
10.12435/j.issn.2095-5227.2024.111
发布时间
2025-06-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家科技重大专项（2020AAA0105801）
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