MIT研究人工神经网络自我构建学习机制

2026年10月14日，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。该研究开发的网络采用“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。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。