Dendrites endow artificial neural networks with accurate, robust and parameter-efficient learning

人工神经网络（ANNs）是大多数成功解决图像识别、自动驾驶和自然语言处理等复杂问题的深度学习（DL）算法的核心。然而，与生物大脑以非常高效的方式解决类似问题不同，DL算法需要大量可训练参数，使其能量密集且容易出现过拟合。在这里，我们展示了一种新的ANN架构，它结合了生物树突的结构连接和限制采样特性，以抵消这些限制。我们发现，树突型ANN更加抗过拟合，而且在多个图像分类任务上表现优于传统ANN，同时使用的可训练参数数量显著更少。这是通过采用不同的学习策略实现的，其中大多数节点响应于多个类别，而不像传统ANN那样追求类别特异性。这些发现表明，引入树突可以使ANN的学习精确、弹性和参数高效，并揭示了生物特征如何影响ANN的学习策略。

解决问题：论文试图探索如何利用生物树突的结构和功能特点来提高人工神经网络的学习效率和鲁棒性。

关键思路：论文提出了一种新的人工神经网络结构，即采用类似于生物树突的连接方式和采样策略，使得网络更加精确、鲁棒，并且使用更少的参数。

亮点：论文通过实验验证了这种新的神经网络结构在图像分类任务上的优越性，并且提出了一种新的学习策略，即多数节点对多个类别做出响应，而不是像传统神经网络那样追求类别特异性。这篇论文的实验使用了多个数据集，并且开源了代码。

相关研究：最近的相关研究包括使用神经元模型来实现类似于树突的连接方式，以及探索如何将生物学习机制应用于人工神经网络中的研究。其中一些论文包括“Dendritic cortical microcircuits approximate the backpropagation algorithm”，“Biologically Inspired Alternatives to Backpropagation Through Time for Learning in Recurrent Neural Networks”。