MAIN 2026 报告：从突触可塑性借鉴稳健学习，破解神经网络漂移难题
karimjerbineuro · x · 2026-10-29
在 MAIN 2026 会议上，渥太华大学的 Jean-Philippe Thivierge 作了题为《Staying on Track: Intrinsic Feedback, Synaptic Plasticity, and Robust Learning in Artificial Neural Networks》的报告，主张把生物突触回路的机制——内在反馈与突触可塑性的内在稳定化——引入人工神经网络，以提升学习的稳健性。
报告将神经科学的「自上而下处理」等经验映射到 AI 的鲁棒学习问题上，属于 NeuroAI 交叉方向的会议动态。
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