[机构]哥本哈根信息技术大学研究人员提出了"自组织神经网络——LNDP"，让人工神经网络具备可塑性。LNDP是基于局部计算的，它将人工神经网络中的每个神经元都映射到一个“学习状态”，并利用环境的全局奖励函数来调整这些状态。这个机制不仅能改善人工神经网络的可塑性，还能支持直接发育编码和元学习。未来的研究将探索LNDP如何更有效地应用于各种领域。相关论文链接：
在人工智能的发展中，自动机器学习已经取得了显著的进步，但是仍存在许多挑战。其中的一个主要问题是模型的可解释性和稳定性。因此，哥本哈根信息技术大学的研究人员提出了一种新的模型——自组织神经网络（Local Neural Networks, LNDP）。这种模型的特点是可以通过改变神经元之间的连接来改变其功能，从而提高模型的可塑性。
在LNDP中，每个神经元都被映射到一个“学习状态”。这个学习状态是由神经元内部的奖励函数决定的，奖励函数可以根据环境的变化而变化。此外，LNDP还使用了局部计算的方法，这意味着每一个神经元都只与与其相连的所有其他神经元进行通信，并且每个神经元都会根据它的学习状态来进行决策。这种方法可以有效防止过拟合，并提高了模型的泛化能力。
除了改进了模型的可塑性外，LNDP还提供了直接开发编码和元学习的能力。通过这种方式，我们可以从现有的数据集中提取特征，然后训练一个新的模型来学习这些特征。这种模型可以直接应用到实际问题中，而无需重新训练整个系统。
在未来的研究中，我们将探索LNDP如何更有效地应用于各种领域。我们期待看到更多的研究成果，这将有助于我们更好地理解人工智能，并找到更多的方法来解决我们在现实世界中遇到的问题。总的来说，LNDP是一个非常有前途的新技术，我们相信它将在未来的几年内取得重大突破。
