Или есть там всё-таки этот бэкпроп...
This is how the Neocortex Learns
Randall C. O'Reilly
Paper: https://compcogneuro.org/oreilly-2026-cortlearn (https://arxiv.org/abs/2606.08720)
Review: https://arxiviq.substack.com/p/this-is-how-the-neocortex-learns
Code: N/A
Model: N/A
# TL;DR
ЧТО сделали: Автор представил масштабный междисциплинарный теоретический синтез, доказывающий, что неокортекс млекопитающих обучается путём аппроксимации алгоритма обратного распространения ошибки. Эта аппроксимация реализуется через «модель временной производной» (temporal derivative model): градиенты ошибок неявно кодируются как разность между последовательными состояниями активации предсказания и результата в рамках 200-миллисекундного тета-цикла. Биологически модель опирается на двунаправленные кортикоталамические петли, а на субклеточном уровне — на конкурентную синаптическую пластичность под управлением киназ.
ПОЧЕМУ это важно: Эта работа разрешает давний, длившийся десятилетиями спор о биологической правдоподобности глубокого распределения ответственности (credit assignment) в мозге. Показывая, как неокортекс может неявно выполнять градиентный спуск без выделенных «нейронов ошибок» или физически невозможных обратных связей, предложенный фреймворк даёт единую теорию обучения млекопитающих.
Для практиков: Работа предлагает чёткий чертёж для проектирования энергоэффективных аппаратных правил обучения на чипе и нейроморфных архитектур, способных масштабироваться подобно глубоким нейросетям.
Искать бэкпроп здесь: https://tg-me.sbs/gonzo_ML_podcasts/4031
This is how the Neocortex Learns
Randall C. O'Reilly
Paper: https://compcogneuro.org/oreilly-2026-cortlearn (https://arxiv.org/abs/2606.08720)
Review: https://arxiviq.substack.com/p/this-is-how-the-neocortex-learns
Code: N/A
Model: N/A
# TL;DR
ЧТО сделали: Автор представил масштабный междисциплинарный теоретический синтез, доказывающий, что неокортекс млекопитающих обучается путём аппроксимации алгоритма обратного распространения ошибки. Эта аппроксимация реализуется через «модель временной производной» (temporal derivative model): градиенты ошибок неявно кодируются как разность между последовательными состояниями активации предсказания и результата в рамках 200-миллисекундного тета-цикла. Биологически модель опирается на двунаправленные кортикоталамические петли, а на субклеточном уровне — на конкурентную синаптическую пластичность под управлением киназ.
ПОЧЕМУ это важно: Эта работа разрешает давний, длившийся десятилетиями спор о биологической правдоподобности глубокого распределения ответственности (credit assignment) в мозге. Показывая, как неокортекс может неявно выполнять градиентный спуск без выделенных «нейронов ошибок» или физически невозможных обратных связей, предложенный фреймворк даёт единую теорию обучения млекопитающих.
Для практиков: Работа предлагает чёткий чертёж для проектирования энергоэффективных аппаратных правил обучения на чипе и нейроморфных архитектур, способных масштабироваться подобно глубоким нейросетям.
Искать бэкпроп здесь: https://tg-me.sbs/gonzo_ML_podcasts/4031
Computational Cognitive Neuroscience
OReilly (2026) Cortical Learning
Understanding how the neocortex learns is perhaps the single most important step in understanding human intelligence, because our cognitive functions emerge over years of experience-driven learning within this brain structure, which is unique to mammals and…
1🔥18👀4🥰2❤1🤔1