在人工智能蓬勃发展的当下，神经网络作为核心技术，持续推动着图像识别、自然语言处理等众多领域的创新。然而，传统的神经网络训练方法如反向传播，在模拟生物神经网络学习机制方面存在局限。随着硬件技术的进步，量子计算机的诞生为解决复杂问题提供了新途径。

【本次直播已结束】回放链接：https://www.bilibili.com/video/BV1km9uYgEeS/?spm_id_from=333.1387.homepage.video_card.click

均衡传播算法借鉴生物神经网络的局部学习规则，通过模拟大脑突触的双阶段动态平衡，使玻尔兹曼机等能量模型摆脱传统对比散度的低效束缚。“神经动力学+概率建模”的耦合，不仅为生成式AI提供了更接近生物学习范式的训练框架，更在量子退火硬件上展现出指数级加速潜力，有望推动更高效、节能的神经计算硬件的发展。

年前的直播中，我们给大家介绍了玻尔兹曼机的相关知识。本次分享将深入剖析均衡传播算法，探讨如何借助CIM实现更高效的训练过程，展现其在手写数字识别、图片生成、神经网络模拟等人工智能关键领域的应用。欢迎大家预约观看！

 

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在人工智能蓬勃发展的当下，神经网络作为核心技术，持续推动着图像识别、自然语言处理等众多领域的创新。然而，传统的神经网络训练方法如反向传播，在模拟生物神经网络学习机制方面存在局限。随着硬件技术的进步，量子计算机的诞生为解决复杂问题提供了新途径。

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均衡传播算法借鉴生物神经网络的局部学习规则，通过模拟大脑突触的双阶段动态平衡，使玻尔兹曼机等能量模型摆脱传统对比散度的低效束缚。“神经动力学+概率建模”的耦合，不仅为生成式AI提供了更接近生物学习范式的训练框架，更在量子退火硬件上展现出指数级加速潜力，有望推动更高效、节能的神经计算硬件的发展。

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