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韩孟桥副教授在神经计算模型领域发表重要研究成果
作者： 来源： 发布日期：2025-11-11 浏览次数：近期，美女直播 韩孟桥副教授以第一作者在《IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition》（CVPR）上发表了题为“GliaNet: Adaptive Neural Network Structure Learning with Glia-Driven”的研究成果。
该研究针对现有M-P模型在训练过程中被锁定，导致由其构建的第二代神经网络（如CNN）过拟合和过参数化的问题。该研究工作引入了由胶质细胞和神经元组成的多细胞协同单元，以模拟哺乳动物大脑的精确工作流程，从而增强神经功能的生物学合理性。该研究首先提出了人工胶质-神经元 (G-N) 模型。然后，基于G-N模型构建了GliaNet，其结构和连接可以在训练过程中持续优化。实验表明，我们的GliaNet在分类数据集（CIFAR、ImageNet）上将准确率提高了0.08%-2.93%；在分割数据集（COCO）上将平均精度提高了 0.8%-1.0%；同时减少网络超过50%的参数量。
该研究受到国家自然科学基金青年基金（62506303）及美女直播 博士科研启动经费（No.Z1090125001）等项目的资助。
CVPR是计算机视觉与模式识别领域的顶级会议，属于中国计算机学会（CCF）推荐的人工智能方向的A类会议。
论文链接：//openaccess.thecvf.com/content/CVPR2025/html/Han_GliaNet_Adaptive_Neural_Network_Structure_Learning_with_Glia-Driven_CVPR_2025_paper.html