我国科学家揭示人脑在社交网络分布式学习的神经计算机制

社会网络通过限定我们学习内容以及来源进而影响我们的决策。然而,社会网络如何影响个人学习和决策的内在机制仍不清楚。北京大学研究团队揭示了人脑在社交网络分布式学习的神经计算机制。该研究于近日发表在《Nature Neuroscience》杂志上。

分子级人脑的学习和记忆机制初步探索

本项目通过整合深度学习,提出和验证人脑声音/视觉相关学习和记忆的分子与细胞机制方法,为更加精准和智能的导航定位提供生物理论支撑,可以应用于多机器人协作、任务调度和分配提供模态广泛的情景记忆编码和决策运算。

高中语文“深度学习”的主要特征

“深度学习”源于人工神经网络的研究，是机器学习研究中的一个新领域，其动机在于建立模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑机制来解释数据，例如图像、声音和文本等。这里所论及的“深度学习”并非这一专业领域的技术问题，而是采用黎加厚教授对“深度学习”的基本定义：在理解的基础上，学习者能够批判地学习新思想和事实，