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浙江大学团队最新研究登上《Advanced Materials》期刊封面

2025-01-07 09:03:27 0浏览 收藏

有志者,事竟成!如果你在学习科技周边,那么本文《浙江大学团队最新研究登上《Advanced Materials》期刊封面》,就很适合你!文章讲解的知识点主要包括,若是你对本文感兴趣,或者是想搞懂其中某个知识点,就请你继续往下看吧~

浙江大学研究团队在人工神经网络持续学习领域取得突破,成功利用元可塑性人工突触缓解了灾难性遗忘问题,相关成果发表于《Advanced Materials》。

浙江大学团队最新研究登上《Advanced Materials》期刊封面

研究亮点:

该研究团队基于石墨烯量子点忆阻器件,首次在单器件层面实现了元可塑性,并模拟了生物突触的可塑性行为。通过设计不同的脉冲序列,在单器件上成功模拟了海马体局部神经回路的动态学习过程,并验证了其构建大规模神经网络阵列的可行性。 在连续四次MNIST数据集训练中,该元可塑性神经网络在第四次任务达到97%准确率的同时,前三次任务的准确率仍保持在94%以上,有效缓解了灾难性遗忘。这项研究突破了以往基于模型或算法实现元可塑性的局限,为解决人工神经网络的灾难性遗忘提供了新的硬件方案,缩小了人工神经网络与生物神经网络的差距,对构建高泛化能力的智能神经网络具有重要意义。

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研究背景:

灾难性遗忘是阻碍神经网络持续学习的主要瓶颈,它源于对生物神经回路复杂性的简化模拟,忽略了记忆稳定性和学习可塑性之间的动态平衡。 元可塑性,作为一种高级的可塑性机制,能够在快速适应新信息的同时保持长期记忆的稳定性,为解决灾难性遗忘提供了新的思路。然而,现有元可塑性方法存在系统复杂性高、计算成本大、工程实现困难等问题。

研究团队:

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张亦舒研究员,浙江大学杭州国际科创中心百人计划研究员,长期从事新型存储器和神经形态计算研究。

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凡雪蒙博士生,浙江大学集成电路学院博士生,主要研究方向为自整流RRAM器件及神经形态计算。

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