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青年学者学术沙龙《可扩展输入的神经网络研究》
发布时间:2021-10-20

计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学)


摘 要:

脑启发计算是指依据大脑机制(如结构、运行方式等)设计计算模型,以模拟生物的认知能力。近些年,许多生物学实验表明了哺乳动物神经系统的输入是可以扩展的:如人类l-色素基因敲入小鼠发育出接收红光的视锥细胞,从而获得红光感知能力并学习颜色辨别任务;大鼠和猕猴利用侵入式脑机接口获得感知红外光线和人工触觉信号的能力;等等。这些感觉增强实验启发了如下一个问题:如何将输入可扩展性引入到人工神经网络中去?由此,我们设计了一种输入输出可在线扩展的人工神经元模型,为扩展的输入信号提供传输和计算通路;设计了一个多模态层级式神经网络结构,扩展的输入通路可以在该结构上同各模态中的神经元形成信号通路;设计了一个神经元交互和权值学习算法,扩展输入通路中的神经元和神经网络既有通路中的神经元形成正确的信号通路,从而融合扩展输入通路到神经网络中去。

报告人简介:

邢佑路,助理研究员,南京大学计算机科学与技术系

2016年3月于南京大学计算机科学与技术系获得博士学位。研究领域包括人工智能、神经网络和机器人。曾在杜克大学医学中心nicolelis实验室进行访学,研究课题为侵入式脑机接口。代表性论文发表在ijcai、aaai、tnnls等知名国际会议和期刊上。
时间:10月26日(星期二) 12:30

地点:计算机科学技术楼111室

腾讯会议id:445 512 016


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