脑研究如何启发超低功耗新一代AI模型和算法的设计？ | 周六直播·AI by Complexity读书会

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导语 脑研究如何启发设计出更好的AI，是我们AI by Complexity读书会的一个重要议题。第十期将由复旦大学于玉国教授分享，对高度稀疏性、变异性和能量高效性等现象做理论分析，加深我们对大脑高效运行的理解，更能为设计超低功耗下一代AI模型和算法提供启示。 内容简介 大脑皮层神经元如何通过动态放电模式有效地表征感觉刺激，是一个重要的核心科学问题。 针对过去30年来实验和计算神经科学家发现的神经元和网络在信号学习过程呈现出的 高度稀疏性、变异性和能量高效性 等现象。神经响应的高度变异性是否反映了神经系统本身的编码性能还是内在随机性也存在较大争论。我们尝试针对这多个特征内在的关系做一个理论解析。通过对三个概念的定义，我们做了数学推导和分析，发现在变化各种刺激条件下带来的神经响应活动的多种典型统计 ………………………………