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【2024年奥本海默讲座】可以自行学习的物理系统 | 主讲人:Andrea Liu
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2024年4月25日 可以自行学习的物理系统 大脑自行学习和执行各种各样的任务,使用相对较少的能量。大脑能够在没有外部计算机的情况下完成这项工作,因为它们的模拟组成部分(神经元)更新了它们的连接,而不知道所有其他神经元使用局部规则在做什么。我们开发了一种学习方法,该方法共享模拟组成部分通过局部规则更新其属性的特性,但不会以其他方式模拟大脑。相反,我们利用物理学以一种更简单的方式学习。我们的合作者已经在实验室中实施了这种方法,开发了可以自行学习和执行机器学习任务的物理系统,而能源成本却很低。这些系统应该为研究在可扩展学习的新范式中还有多少不同提供机会。
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