你是否想象過人工智能能夠像生物一樣，隨著時間的推移和任務的變化而逐步“發(fā)育”，變得更加智能和高效？這一夢想如今正逐步變?yōu)楝F(xiàn)實！

　　中國科學院自動化研究所的曾毅研究員團隊，在權威期刊《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》上發(fā)表了一項令人矚目的研究——“發(fā)育可塑性啟發(fā)的深度脈沖與人工神經(jīng)網(wǎng)絡自適應剪枝模型”。這項研究融合了生物大腦的多尺度發(fā)育可塑性機制，為人工智能的發(fā)展帶來了全新的視角。

　　研究的核心在于借鑒生物腦在發(fā)育過程中的多尺度可塑性機制，通過“用進廢退”的原則，設計了一種自適應剪枝策略。這種策略能夠有效地去除神經(jīng)網(wǎng)絡中冗余的突觸和神經(jīng)元，使神經(jīng)網(wǎng)絡結構能夠動態(tài)調(diào)整，從而仿效生物腦的逐步“發(fā)育”。這項研究將為發(fā)展高適應性、高性能的類腦人工智能模型與平臺提供了有力的理論與技術支持。”

　　《IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence》期刊詳細信息：

　　期刊ISSN：0162-8828

　　2023-2024最新影響因子：20.8

　　實時影響因子：截止2024年3月26日：18.479

　　2023-2024自引率：5.80%

　　五年影響因子：22.2

　　JCI期刊引文指標：5.7

　　h-index：326

　　2024年02月發(fā)布的2024版：不在預警名單中

　　平均審稿速度：平均7.9個月

　　平均錄用比例：很難

　　期刊官方網(wǎng)站：http://ieeexplore.ieee.org/xpl/RecentIssue.jsp?punumber=34

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