资源《高分自学法》激活学习神经元的5倍速自学秘籍

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《高分自学法》 简介：本书提供了关于高分自学法的深度解析，涵盖其发展背景、核心概念以及实际应用。通过真实案例与科学研究，帮助读者理解其重要性，并掌握相关技能或知识点。适合对该主题感兴趣的读者，让你在短时间内提升认知，拓宽思维边界。 标签：#高#高分自学#知识#学习 文件大小：NG 链接：https://pan.quark.cn/s/a3a9d0213f37

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《高分自学法 》 简介：高分自学法是一本围绕其核心主题展开的深刻探索之作，书中详细讨论了与其主题相关的各类观点与现实应用，带给读者全新的思考视角。这本书为那些想深入了解相关领域的读者提供了充实的内容，值得一读。更多详情请访问相关链接。 标签： #高分自#高分自学法#书籍 文件大小：NG 链接：https://pan.quark.cn/s/d563ab3a2cb9

Intel大型神经拟态系统Hala Point集成11.5亿神经元 比人脑快200倍

Intel大型神经拟态系统Hala Point集成11.5亿神经元 比人脑快200倍 Loihi 2处理器早在2021年就已发布，首发采用Intel 4工艺，集成230亿个晶体管、六个低功耗x86核心、128个神经形态核心，单颗就有100万个神经元、1.2亿个突触，是上代规模的8倍，性能也提升了10倍。Loihi 2应用了众多类脑计算原理，如异步、基于事件的脉冲神经网络(SNN)、存算一体不断变化的稀疏连接，而且神经元之间能够直接通信，不需要绕过内存。尤其是在新兴的小规模边缘工作负载上，它实现了效率、速度和适应性数量级的提升。比如执行AI推理负载和处理优化问题时， Loihi 2的速度比常规CPU和GPU架构快多达50倍，能耗则只有百分之一。Hala Point系统的形态是一个六机架的数据中心机箱，大小相当于一个微波炉，内置1152颗Loihi 2处理器，共有140544个神经形态处理内核、11.5亿个神经元、1280亿个突触，最大功耗仅为2600瓦。系统内还有2300多颗嵌入式x86处理器，用于辅助计算。内存带宽达16PB/s(16000TB/s)，内核间通信带宽达3.5PB/s(3500TB/s)，芯片间通信带宽达5TB/s，可以每秒处理超过380万亿次的8位突触运算、超过240万亿次的神经元运算。Hala Point在主流AI工作负载上的计算效率非常出色，比如运行传统深度神经网络时，每秒可完成多达2万万亿次运算(20PFlops)，8位运算的能效比达到了15TOPS/W(每瓦特15万亿次计算)，相当于甚至超过了基于GPU、CPU的架构。在用于仿生脉冲神经网络模型时，Hala Point能够以比人脑快20倍的实时速度，运行其全部11.5亿个神经元。尤其是在运行神经元数量较低的情况下，它的速度甚至可比人脑快200倍！早期研究结果表明，通过利用稀疏性高达10比1的稀疏连接和事件驱动的活动，Hala Point运行深度神经网络的能效比可高达15TOPS/W，同时无需对输入数据进行批处理。Hala Point系统有望推动多领域AI应用的实时持续学习，比如科学研究、工程、物流、智能城市基础设施管理、大语言模型、AI助手等等。 ... PC版： 手机版：

反思大脑设计：人类神经元的独特布线挑战了旧有假设

反思大脑设计：人类神经元的独特布线挑战了旧有假设 新研究发现，与小鼠的循环互动不同，人类新皮质神经元单向交流效率更高。这一发现可能会通过模仿人类大脑的连通性来促进人工神经网络的发展。记录多达十个神经元活动的多补丁实验装置。图片来源：Charité | 彭扬帆新皮质是人类智力的关键结构，厚度不足五毫米。在大脑的最外层，200 亿个神经元处理着无数的感官知觉，规划着行动，并构成了我们意识的基础。这些神经元是如何处理所有这些复杂信息的呢？这在很大程度上取决于它们之间的"连接"方式。夏里特神经生理学研究所所长约尔格-盖格（Jörg Geiger）教授解释说："我们以前对新皮层神经结构的理解主要基于小鼠等动物模型的研究结果。在这些模型中，相邻的神经元经常像对话一样相互交流。一个神经元向另一个神经元发出信号，然后另一个神经元再向它发出信号。这意味着信息经常以循环往复的方式流动"。带有机器人机械手的多通道装置，可在两轮实验之间自动冲洗玻璃移液管。图片来源：Charité | 彭扬帆人类的新皮质比小鼠的新皮质更厚、更复杂。尽管如此，研究人员之前一直假设部分原因是缺乏数据它遵循相同的基本连接原则。盖革领导的夏里特研究小组现在利用极其罕见的组织样本和最先进的技术证明了事实并非如此。在这项研究中，研究人员检查了23名在夏里特接受神经外科手术治疗耐药性癫痫患者的脑组织。在手术过程中，医学上有必要切除脑组织，以便观察其下的病变结构。患者同意将这些组织用于研究目的。神经元的旋转重建。图片来源：Charité | Sabine Grosser为了能够观察人类新皮层最外层相邻神经元之间的信号流，研究小组开发出了一种改进版的"multipatch"技术。这样，研究人员就能同时监听多达十个神经元之间的通信。因此，他们能够在细胞停止体外活动前的短时间内进行必要数量的测量，以绘制网络图。他们分析了近 1170 个神经元之间的通信渠道，以及约 7200 个可能的连接。他们发现，只有一小部分神经元之间进行了相互对话。"人类的信息往往是单向流动的。它很少直接或通过循环返回起点，"该论文的第一作者彭扬帆博士解释说。他曾在神经生理学研究所从事这项研究，目前在夏里特神经学系和神经科学研究中心工作。研究小组根据人类网络结构的基本原理设计了一种计算机模拟，以证明这种前向信号流在处理数据方面的优势。来自多配接装置的微量移液管接近单个神经元。图片来源：Charité | Franz Mittermaier研究人员给人工神经网络布置了一项典型的机器学习任务：从口语数字录音中识别出正确的数字。在这项语音识别任务中，模仿人类结构的网络模型比以小鼠为模型的网络模型获得了更多的正确响应。它的效率也更高，同样的成绩在小鼠模型中需要相当于 380 个神经元，而在人类模型中只需要 150 个神经元。"我们在人类身上看到的定向网络结构更强大，也更节省资源，因为更多独立的神经元可以同时处理不同的任务，"彭解释道。"这意味着局部网络可以存储更多信息。目前还不清楚我们在颞叶皮层最外层的发现是否会扩展到其他皮层区域，也不清楚这些发现能在多大程度上解释人类独特的认知能力。"过去，人工智能开发人员在设计人工神经网络时会从生物模型中寻找灵感，但也会独立于生物模型来优化算法。盖格说："许多人工神经网络已经使用了某种形式的前向连接，因为它能为某些任务带来更好的结果。人脑也显示出类似的网络原理，这令人着迷。这些对人类新皮质中具有成本效益的信息处理的洞察，可以为完善人工智能网络提供更多灵感"。编译来源：ScitechDaily ... PC版： 手机版：

研究人员发现神经元能在我们说话前预测我们要说什么

研究人员发现神经元能在我们说话前预测我们要说什么 麻省总医院（MGH）的研究人员最近进行了一项研究，利用先进的大脑记录方法揭示了人脑中神经元的协作功能，从而使人们能够将自己的想法形成文字，并随后用语言表达出来。这些发现共同提供了一幅详细的地图，显示辅音和元音等语音如何在说话之前就在大脑中呈现，以及在语言生成过程中它们是如何串联在一起的。这项发表在《自然》（Nature）杂志上的研究揭示了大脑神经元对语言生成的影响，这将有助于改善对言语和语言障碍的理解和治疗。资深作者、麻省总医院和哈佛医学院神经外科副教授、医学博士齐夫-威廉姆斯（Ziv Williams）说："虽然说话通常看起来很容易，但我们的大脑在自然说话的过程中会执行许多复杂的认知步骤包括想出我们想说的话、计划发音动作以及发出我们想要的声音。我们的大脑以惊人的速度完成了这些壮举在自然语音中大约每秒三个单词，而且错误极少。然而，我们是如何精确地完成这一壮举的一直是个谜"。神经元记录技术的突破威廉姆斯和他的同事利用一种名为"神经像素"（Neuropixels）探针的尖端技术，记录了人脑前额叶皮层单个神经元的活动。他们还发现，大脑中存在着专门负责说话和听力的独立神经元群。在人体中使用 Neuropixels 探头是 MGH 的首创。威廉姆斯说："这些探针非常了不起它们比人类头发丝的宽度还小，却拥有数百个通道，能够同时记录数十甚至数百个单个神经元的活动，因此，使用这些探针可以提供前所未有的新见解，让我们了解人类神经元是如何集体行动的，以及它们是如何共同产生语言等复杂的人类行为的。"威廉姆斯曾与麻省总医院和哈佛医学院神经学教授、医学博士悉尼-卡什（Sydney Cash）合作开发这些记录技术，后者也是这项研究的负责人。解码语音要素这项研究显示了大脑中的神经元是如何代表构建口语词汇所涉及的一些最基本要素的从简单的语音（称为音素）到将其组合成更复杂的字符串（如音节）。例如，"狗"（dog）一词需要辅音"da"，它是通过舌头接触牙齿后面的硬腭产生的。通过记录单个神经元，研究人员发现，某些神经元会在这个音素被大声说出之前变得活跃。其他神经元则反映了构词过程中更复杂的方面，如将音素具体组合成音节。研究人员利用他们的技术表明，可以在个人发音之前可靠地确定他们会说的语音。换句话说，科学家可以在实际说话之前预测辅音和元音的组合。利用这种能力，可以制造出能够产生合成语音的人工假肢或脑机接口，这将使一系列病人受益。这项研究的共同作者阿尔琼-卡纳（Arjun Khanna）说："在多种神经系统疾病中都能观察到语音和语言网络的中断，包括中风、脑外伤、肿瘤、神经退行性疾病、神经发育障碍等等。我们希望更好地了解实现语音和语言的基本神经回路将为开发这些疾病的治疗方法铺平道路。"研究人员希望通过研究更复杂的语言过程来扩展他们的工作，从而研究人们如何选择他们想说的话，以及大脑如何将词语组合成句子，向他人传达个人的思想和情感等相关问题。编译来源：ScitechDaily ... PC版： 手机版：