多尺度神经可塑性调制机制启发的类脑连续学习

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人工智能迫切需要借鉴生物系统中的微观、介观、宏观等多尺度神经可塑性融合计算机制，以便启发实现更加高效的类脑连续学习算法，消除人工神经网络由于采用反向传播（Backpropagation, BP）等人工学习方法而导致的广泛灾难性遗忘现象。生物系统中常见的多巴胺、5-羟色胺、血清素、去甲肾上腺素等神经调质物，往往经由特定的腺体释放（图1A），并远程弥散、投射到一定范围内的目标神经元群体，且根据调质浓度水平的不同，对局部的神经元、突触等多种微观可塑性产生复杂的调制影响（图1B）。

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