• A critique of pure learning and what artificial neural networks can learn from animal brains


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    Abstract

      在更好的监督学习算法的推动下,ANN经历了一场革命。但是,与幼小的动物(包括人类)形成鲜明对比的是,训练这样的网络需要大量带有标签的示例,导致人们相信动物必须主要依靠无监督学习。在这里,我们认为大多数动物的行为都不是聪明的学习算法(有监督或无监督)的结果,而是在基因组中编码的。具体来说,动物天生具有高度结构化的大脑连通性,这使它们能够非常快速地学习。由于接线图太复杂而无法在基因组中明确指定,因此必须通过“基因组瓶颈”对其进行压缩。 基因组瓶颈提示了通往能够快速学习的ANN的道路。

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