AI信息情报站
下载贤集网APP入驻自媒体
10月6日，麻省理工学院利用深度学习开发出了人工神经网络，该网络在学习辨识气味后，可进化出与脑嗅觉回路高度相似的结构。 脑嗅觉回路在果蝇中得到了最精准的绘制：从触角开始，每个感觉神经元都配备有检测特定气味的受体。受体在结合气味分子后产生电信号。当检测到气味时，这些构成嗅觉网络第一层的神经元会向位于触角叶的第二层神经元发出信号。拥有相同受体的感觉神经元会连接到同一个第二层神经元。 因为神经元数比第一层少，第二层被认为是一个压缩层。接下来，第二层神经元发信号给第三层数目更多的一组神经元——奇怪的是这两层神经元之间的连接似乎是随机的。 该神经网络是一种受大脑启发的计算工具，包括输入层、压缩层和扩展层，就像果蝇的嗅觉系统一样。研究人员仅赋予每一层与果蝇系统相同数目的神经元，而非特定的结构。网络中的人工神经元通过改变相互连接的强度来掌握特定任务。通过训练，它们可以在复杂的数据集中识别模式，这让它们对语音和图像识别以及其他形式的人工智能颇有价值。
