神经元“隐藏”的运算能力被发现，或让 AI 神经网络再进化( 四 )
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为了弄清楚这种新型波动可能发挥的作用 ， 团队与 Poirazi 和她在希腊的实验室的研究员 Athanasia Papoutsi 合作 ， 共同创建了一个模型来模拟这种神经元行为 。
\n然而 ， 不是所有的神经元都有这种现象 。 一个可能性是 ， 类似于多层网络的神经元具有更大的处理能力 ， 因此可以学习或存储更多的信息 。 研究人员说：“也许某些个神经元就能执行复杂的功能 。 拥有如此强大的单个神经元 ， 可能有助于大脑节省能耗” 。
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（来源：此次论文）
\nLarkum 的小组计划在啮齿动物和其他动物的树突中继续搜索类似的信号 ， 以确定这种计算能力是否是人类独有的 。
\n他们还希望超越模型的范围 ， 将观察到的神经活动与实际行为联系起来 。 同时 ， Poirazi 现在希望将这些树突中的计算结果与神经元网络中发生的情况进行比较 ， 以推测前者可能具有的优势 ， 包括测试其他类型的逻辑运算 ， 并探索这些运算如何有助于学习或记忆 。
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