我校科研團隊在計算

神經科學領域取得新進展

2024年12月16日，遼寧工程技術大學軟件學院姜文濤副教授、袁姮副教授、劉萬軍教授，以我校為唯一完成單位，在《Cell》子刊《Patterns》期刊在線發表題為“Neuron Signal Attenuation Activation Mechanism for Deep Learning”（神經元信號衰減激活機理及其深度學習應用）的研究論文。

圖1 神經元信號衰減激活機理及其深度學習應用

該研究工作針對計算神經科學領域中傳統神經元模型維度高和難以普及應用這一難題，提出并論證了廣義神經元信號衰減激活機理，為深度學習在跨學科領域的應用提供了統一且有效的解決方案。

在計算神經科學中，神經元模型主要用于模擬生物神經元的行為，從而幫助科學家理解大腦的工作原理以及開發人工神經網絡。借鑒生物學習機制，揭示生物神經元的激活機理，可以有效推動深度學習技術的進步。但生物神經元的激活機理因涉及復雜的生理、電生理和分子生物學過程，導致研究非常困難，雖然神經科學家提出了許多卓越的神經元模型，但由于沒有簡明的數學原理，它們在深度學習領域的普及應用非常受限。本研究采用了一種跨學科的研究方法，利用廣義非線性系統來模擬、推理和論證神經元的信號激活過程，闡明了神經元衰減激活機理，設計了神經元的衰減激活方法和數學模型。該模型與哈佛大學科研團隊發布的生物神經元細胞內電刺激記錄具有高度的相似性和吻合度，可以為深度學習的跨領域應用帶來顯著的學習效果。

主要貢獻

該研究工作的主要貢獻包括：(1)引入廣義非線性系統理論構建神經元輸入-輸出模型。(2)闡明廣義神經元的信號衰減激活機理。(3)設計的衰減模型與生物神經元細胞內電刺激記錄高度一致。(4)衰減模型在跨領域學習任務中性能顯著。

論文鏈接：

https://www.cell.com/patterns/fulltext/S2666-3899(24)00289-7

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來源 丨 軟件學院（人工智能學院）

編輯 | 王賢豪

校對 | 宋佳潼

責任編輯 | 宋佳潼

審核 | 孫海瑞

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