arXiv cs.AI· Zishu Liu, Chunbo Luo, Christos Grecos·· 10 小时前AI 评分22
Purin：一种受生物学启发的人工神经网络机制
Purin: A Biology-inspired Mechanism for Artificial Neural Networks
AI 导读
研究者提出 Purin，一种受生物学启发且兼容现有 ANN 的机制，将突触效能调制引入卷积神经网络。Purin 用基于时间间隔的抽象替代离散时间步，通过一个有界因子表示短期突触效能变化，并用两个权重矩阵分别表示输入侧与输出侧效能，由反向传播更新以体现长期变化。在排除混淆因素后，Purin 在 AlexNet、VGG11 和 GoogLeNet 上均提升了所评估数据集的分类准确率。
正文 · AI 翻译
摘要：人工神经网络（ANN）通常在一个训练批次中用固定的可训练权重表示神经传递，这忽略了突触效能的短期变化。此外，离散时间步仿真需要额外的时间处理，而许多传统 ANN 架构并不使用这种处理。为克服这些挑战，我们提出 Purin，一种受生物学启发且与 ANN 兼容的机制，它将突触效能调制引入传统卷积神经网络。Purin 使用基于时间间隔的神经活动抽象，使其能够在不使用离散时间步的情况下引入短期和长期突触效能变化。Purin 引入一个有界因子来表示临时突触效能变化，并配合两个权重矩阵分别表示输入侧和输出侧效能。这些权重矩阵通过反向传播更新，并被解释为长期突触效能变化。实验结果表明，在去除 AlexNet、VGG11 和 GoogLeNet 架构中的混杂因素后，Purin 在所评估的所有数据集上均提升了这三个模型的分类准确率。
| 评论： | 8 页，2 幅图，8 张表 |
| 主题： | 人工智能（cs.AI）；神经与进化计算（cs.NE） |
| MSC 分类： | 68T05 |
| ACM 分类： | I.2.6 |
| 引用为： | arXiv:2609.31235 [cs.AI] |
| （或 arXiv:2609.31235v2 [cs.AI] 用于此版本） | |
| https://doi.org/10.48550/arXiv.2609.31235 由 DataCite 颁发的 arXiv DOI |
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2026 年 9 月 25 日星期五 13:15:22 UTC（919 KB）
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2026 年 11 月 9 日星期一 21:21:07 UTC（1,307 KB）
来源：arXiv cs.AI · arxiv.org