研究：人工神经网络如何构建自身学习机制

麻省理工学院报道，受共享可塑性规则支配的随机互联神经元单元能自组装出学习模块，实现图像分类与模式识别。该机制性能与反向传播训练网络相当，但核心区别在于通过局部规则而非直接设计电路来组织学习机器。作者强调此研究旨在提升生物学合理性，并非证明大脑采用该机制或替代大规模模型的反向传播。