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MIT报道《美国国家科学院院刊》（PNAS）一项新研究：随机连接的神经元单元通过共享可塑性规则，可自行组装出能够学习的结构，在模式识别和图像分类任务中达到与反向传播训练的网络相近的性能。作者强调，这是对生物合理性的探索，而非反向传播的替代方案。
本文提出了一个新皮层学习框架，满足计算、算法和实现三个层面的合理性标准，通过时间导数和皮层-丘脑回路实现基于错误驱动的预测学习，并指出了相对于反向传播的潜在改进。