EMERSON 5X00502G01 艾默生輸入輸出模塊
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5X00502G01維護(hù)與保養(yǎng)施工要求結(jié)構(gòu)組成腦中除了基本的興奮與抑制性的神經(jīng)遞質(zhì)外，還有眾多的神經(jīng)調(diào)質(zhì)，他們的作用在于根據(jù)當(dāng)前的環(huán)境與行為目標(biāo)隨時(shí)動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)大范圍神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的行為，使得相對固定的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)能夠勝任復(fù)雜多變的情況，實(shí)現(xiàn)千差萬別的任務(wù)。近年來對于介觀及宏觀腦網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)活動(dòng)規(guī)律的研究發(fā)現(xiàn)，腦網(wǎng)絡(luò)可能自發(fā)地組織于一個(gè)“臨界”狀態(tài)附近，這一狀態(tài)使得信息的存儲(chǔ)、傳遞和處理都能實(shí)現(xiàn)優(yōu)化[10]。重要的是，通過對這一狀態(tài)的微調(diào)
可以迅速調(diào)節(jié)網(wǎng)絡(luò)功能，從而適應(yīng)不同任務(wù)的要求。對于神經(jīng)調(diào)質(zhì)以及網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)調(diào)控等原理的借鑒，有望對設(shè)計(jì)更加靈活，更有適應(yīng)能力的人工信息處理系統(tǒng)提供有益啟示。我們有可能從大腦的工作原理受到重要啟發(fā)的第3個(gè)例子是如何實(shí)現(xiàn)小樣本的學(xué)習(xí)和有效推廣。目前取得巨大成功的深度學(xué)習(xí)依賴于龐大的樣本數(shù)量，這與大腦的“舉一反三”，即小樣本學(xué)習(xí)的能力形成鮮明對比[11]。原理上看，這意味著生物腦的學(xué)習(xí)過程并非從零開始，而是從學(xué)習(xí)之初，就擁有并運(yùn)用了重要的先驗(yàn)知識(shí)，這包含了物種在進(jìn)化過程中學(xué)到的（生物學(xué)稱之為系統(tǒng)發(fā)生），以及個(gè)體在生活過程中學(xué)到的有關(guān)真實(shí)世界的關(guān)鍵知識(shí)[12]。讀取這些知識(shí)，以及借鑒如何將這些知識(shí)作為先驗(yàn)信息注入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)從而實(shí)現(xiàn)小樣本學(xué)習(xí)，可能會(huì)是神經(jīng)科學(xué)以及類腦算法設(shè)計(jì)中一個(gè)富于成果的領(lǐng)域。 除了上面舉出的幾個(gè)例子，神經(jīng)科學(xué)可能會(huì)對類腦算法設(shè)計(jì)提供重要啟示的領(lǐng)域還包括對于突觸可塑性的進(jìn)一步認(rèn)識(shí)，具體的各項(xiàng)腦功能在神經(jīng)環(huán)路水平的機(jī)制等。幾乎可以說，每一項(xiàng)腦科學(xué)的原理性發(fā)現(xiàn)，都可能蘊(yùn)含著一顆種子，有潛力在人工智能的領(lǐng)域成長為像深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一樣的參天大樹。
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