追问Daily | 上亿图片打造meta AI图像生成器；阿尔茨海默病ApoE与Aβ如何交互；高效剪枝提高尖峰神经网络效率

整理｜ChatGPT编辑｜存源科学界混合训练算法促进深度物理神经网络发展瑞士联邦理工学院的研究团队开发了一种新算法，用于训练类似于数字网络的模拟神经网络，为能耗较高的深度学习硬件提供了更有效的替代方案。这一算法通过在物理系统中执行两次前向传播，取代了传统的反向传播步骤，有效降低能源消耗，并提高了训练速度和鲁棒性。此外，这种方法在生物学上更具可信度，更贴近人类学习方式。研究结果已发表在Science上。#深度学习 #神经网络 #模拟神经网络阅读论文：Momeni, A., Rahmani, B., Malléjac, M., del Hougne, P., & Fleury, R. (2023). Backpropagation-free training of deep physical neural networks. Science, 0(0), eadi8474. https://doi.org/10.1126/science.adi8474AI增强技术实现移动动物神经元跟踪来自洛桑联邦理工学院和哈佛大学的科学家最近开发了一种先进的AI方法，用于跟 ………………………………