以真实大脑为模型的人工神经网络可以高效执行认知任务
近日,一项新研究表明,基于人脑连通性的人工智能网络可以高效地执行认知任务.基于大型开放科学存储库的核磁共振成像(MRI)数据,研究人员重建了大脑连接模式,并将其应用于人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN).人工神经网络是一个由多个输入和输出单元组成的计算系统,...>>详细近日,一项新研究表明,基于人脑连通性的人工智能网络可以高效地执行认知任务.基于大型开放科学存储库的核磁共振成像(MRI)数据,研究人员重建了大脑连接模式,并将其应用于人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN).人工神经网络是一个由多个输入和输出单元组成的计算系统,很像生物大脑.研究人员训练了ANN执行认知记忆任务,并观察如何完成任务.
核磁共振成像、network、连通性、开放科学、连接模式、输入和输出、人工智能网络、脑连接、计算系统、认知记忆
G2(信息与知识传播)
2022-11-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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