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离散的神经算法推理
神经算法推理旨在通过学习模型模仿经典算法的执行来捕获神经网络的计算。虽然共同体系结构具有足够的表现力，可以在权重空间中包含正确的模型，但当前的神经推理者正在努力概括分布数据。另一方面，经典计算不受分布变化的影响，因为它们可以描述为离散计算状态之间的过渡。在这项工作中，我们建议迫使神经推理者将执行轨迹保持为有限的预定状态的组合。为了实现这一目标，我们将离散和连续数据流分开，并描述它们之间的相互作用。在算法的状态转换上接受了监督训练，此类模型能够与原始算法完全保持一致。为了证明这一点，我们在多种算法问题上评估了我们的方法，并在单件任务和多任务设置中获得完美的考试成绩。此外，提出的架构选择使我们能够证明任何测试数据的学习算法的正确性。
情感上涉及的神经通路...
情绪是由于一个人的生理学变化而产生的，这是由于对任何环境变化的适当反应而产生的。情绪决定了一个人的行为。在某种情况下的刺激会发展成为愤怒，我们的口头提示变化，变得侮辱或粗鲁。同样，当收到好消息时，会注意到诸如幸福之类的感觉。通常不太可能发展负面情绪。情绪是进化优势的产物，负责产生我们可以用于生存的环保反应。表现出情感的能力的一部分是检测周围人的情绪和反应的社交技巧。但是，随着情况变得更加细微和复杂，情绪的转变经常发生。人类影响内部情绪和其他人的倾向是情感调节过程（ER）过程的产物[1]。
CORNN：循环神经网络的凸优化，用于快速推断神经动力学
光学和电生理记录技术的进步使得记录数千个神经元的动态成为可能，为解释和控制行为动物的大量神经元开辟了新的可能性。从这些大型数据集中提取计算原理的一种有前途的方法是训练数据约束的循环神经网络 (dRNN)。实时进行此类训练可以为研究技术和医学应用打开大门，以在单细胞分辨率下建模和控制干预措施并驱动所需的动物行为形式。然而，现有的 dRNN 训练算法效率低下且可扩展性有限，使得即使在离线场景下分析大量神经记录也具有挑战性。为了解决这些问题，我们引入了一种称为循环神经网络凸优化 (CORNN) 1 的训练方法。在模拟记录研究中，CORNN 的训练速度比传统优化方法快 100 倍左右，同时保持或提高了建模准确性。我们进一步在数千个执行简单计算（例如 3 位触发器或定时响应的执行）的单元模拟中验证了 CORNN。最后，我们表明，尽管生成器和推理模型之间存在不匹配、观察到的神经元严重子采样或神经时间尺度不匹配，CORNN 仍可以稳健地重现网络动态和底层吸引子结构。总体而言，通过在标准计算机上以亚分钟级处理时间训练具有数百万个参数的 dRNN，CORNN 迈出了实时网络重现的第一步，该网络重现受限于大规模神经记录，并且是促进神经计算理解的强大计算工具。
使用基于神经工程框架的新型机器人控制器，基于神经工程框架的峰值神经网络
摘要：本文研究了新型机器人控制器的尖峰神经网络（SNN），目的是提高轨迹跟踪的准确性。通过结合时间编码机制来模拟人脑的运行，SNN在信息处理方面提供了更大的适应性和效率，与常规神经网络相比，机器人手臂控制中时间信息的代表方面具有显着优势。探索机器人控制中SNN的特定实现，本研究分析了SNN固有的神经元模型和学习机制。基于神经工程框架（NEF）的原理，使用NENGO和MATLAB R2022B设计了一个新型的尖峰PID控制器，并为3多型机器人臂设计和模拟。控制器在以下指定的轨迹方面表现出良好的准确性和效率，显示出最小的偏差，过冲或振荡。使用均方根误差（RMSE）等性能指标的彻底定量评估以及时间加权误差（ITAE）的绝对值的积分，为基于SNN的控制器的效率提供了其他验证。观察到竞争性能，就ITAE指数而言，ITAE指数的ITAE指数和常规PID控制器的模糊控制器超过了模糊控制器，而ITAE指数则超过了6％，而RMSE的性能则超过了30％。这项工作强调了NEF和SNN在开发有效的机器人控制器方面的实用性，为未来的研究奠定了基础，该研究的重点是动态环境和先进的机器人应用中的SNN适应性。
事件细分的神经基础：环境中稳定的特征由神经状态反映
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对话式人工智能的神经方法
开发一个智能对话系统 1，不仅可以模拟人类对话，还可以回答从电影明星的最新消息到爱因斯坦的相对论等各种话题的问题，并完成旅行计划等复杂任务，这一直是人工智能领域最长期的目标之一。直到最近，这一目标才得以实现。现在，随着大量对话数据可用于训练，深度学习 (DL) 和强化学习 (RL) 的突破应用于对话式人工智能，我们在学术界和工业界都看到了令人鼓舞的成果。对话式人工智能是自然用户界面的基础。这是一个快速发展的领域，吸引了自然语言处理 (NLP)、信息检索 (IR) 和机器学习 (ML) 社区的许多研究人员。例如，SIGIR 2018 创建了人工智能、语义和对话的新轨道，以连接人工智能和 IR 的研究，特别是针对问答 (QA)、深度语义和与智能代理的对话。
