单个神经元不可靠!新研究推翻以往认知,感知的最大限制在于解码


来自凹面寺的铜陵一彩

量子报告|公共号码QbitAI

“单个神经元不可靠!”

对神经元的研究让每个人都看到它。

这项研究首先通过在小鼠身上进行实验证明了神经元的“不可靠”一面:

单个神经元对相同视觉刺激的反应两次是不一样的。

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对于神经元的“不可靠”性质,先前的解释集中在噪声上。

这项研究实际上推翻了以前的观点。作者通过实验证明,即使有噪声,神经元也能够获得高精度的视觉编码。

领导该研究的妹妹认为,鼠标感知的局限性不是由视觉皮层的神经噪声决定的,而是由神经解码过程决定的。

根据推特转发超过600和2000多名的研究,神经科学家和AI科学家们感到非常兴奋。对“Pretty Cool”,“Awesome”和“Great Story”的赞美之旅来去匆匆。

虽然它不是人工神经网络在AI社区中每天讨论的,但是生物神经网络存在于自然界的动物中,两者并不完全相同,但动物本身的特征往往是鼓舞人心的关键科学家们。

高通深度学习研究工程师Jakub Tomczak认为它与AI中的Dropout非常相似,就像近似贝叶斯平均值一样。

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辍学,这是Geoffrey Hinton等人提出的正则化技术。在2014年为防止过度拟合人工神经网络,现已成为谷歌歌手的专利。

AI工程师