MIT 研究：人工神经网络如何构建自身的学习机制

MIT 团队在 PNAS 发表论文，论证人工神经网络可在无外部设计者干预下，通过简单规则自我组织并构建有效的学习机制。该研究开发的网络通过“同步激活的神经元连接增强”等类脑规则，实现了与采用反向传播算法的网络相近的图像分类性能。这项以自我组织能力作为生物合理性关键指标的研究，旨在为理解大脑学习机制提供新模型，并可能最终改进机器学习系统。