受果蝇启发的人工智能用更少记忆快速学习气味
内容摘要
OIST的研究人员开发了Spi-Fly，一种受果蝇嗅觉系统启发的神经网络，能够从极少量的例子中学习气味类别，并且可以在不忘记旧气味的情况下添加新气味。它采用稀疏编码和联想学习，避免反向传播，从而能够使用低精度权重和显著减少的内存。实验表明，它在少样本学习中表现优异，但在大量训练后性能落后。该系统在现实世界的气味传感应用中具有潜力，但需要进一步测试混合气味和硬件集成。
(来源：The Brighter Side of News)