据TechXplore网5月8日消息，荷兰国家数学与计算机科学研究中心（CWI）研究人员提出一种可用于人工智能的大型类脑神经网络。研究人员展示了一种新的时间前向传播（FPTT）学习算法，并结合了液体时间常数（LTC）尖峰神经元，实现了一种复杂的尖峰神经网络。这种神经网络可以实现超长序列的在线学习，并在时间分类任务上接近或优于离线方法，可以构建拥有超600万神经元的大规模神经网络。该研究有望用于开发极低功耗的人工智能芯片。

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