《Sci Adv》：徐波团队报道多尺度神经可塑性调制机制启发的类脑连续学习

2023-08-27 brainnews 等1家媒体报道 科研进展

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2023年8月27日获悉，中国科学院自动化研究所徐波研究员团队联合中国科学院脑科学与智能技术卓越创新中心蒲慕明院士、临港实验室李澄宇研究员等，通过建模多巴胺、乙酰胆碱等全局神经调制可塑性（Neuromodulation Plasticity）、局部时序依赖可塑性（Spike Timing-Dependent Plasticity，STDP）等多尺度神经可塑性机制，整合得到一种基于神经调制依赖可塑性的新型类脑学习方法（NACA）。该方法参考了大脑中复杂的神经调制通路结构，并以期望矩阵编码的形式对神经调制通路构建数学模型，在接受刺激信号后产生不同浓度的多巴胺监督信号并进一步影响局部突触和神经元可塑性类型。NACA支持采用纯前馈的流式学习方法训练脉冲（SNN）和人工（ANN）神经网络，通过全局多巴胺的弥散支持与输入信号同步，甚至先于输入信号的正向信息传播，再加上选择性的对STDP的调整，使得NACA表现出明显的快速收敛和缓解灾难性遗忘优势。该研究论文已在线发表于《科学》旗下期刊《科学进展》（Science Advances）。