像生物网络一样生长,具备结构可塑性的自组织神经网络来了
【7月更文挑战第24天】Sebastian Risi团队发布的arXiv论文探讨了一种模仿生物神经网络生长与适应特性的新型神经网络。LNDP利用结构可塑性和经验依赖学习,能根据活动与奖励动态调整连接,展现自我组织能力。通过基于图变换器的机制,LNDP支持突触动态增删,预先通过可学习随机过程驱动网络发育。实验在Cartpole等任务中验证了LNDP的有效性,尤其在需快速适应的场景下。然而,LNDP在复杂环境下的可扩展性及训练优化仍面临挑战,且其在大规模网络和图像分类等领域的应用尚待探索