每个生物都会从嘈杂的环 境中收集信息、建立模型。德 国斯图加特大学的研究者最近 发现，从神经网络的层面看， 大脑的学习效率也受到热力学 第二定律的限制 :既然学习牵 涉到几十亿神经元的活动，学 习就相当于神经元根据它从其他神经元那里接收到的输入信号模式进行处理得到输出信号的 过程，同时消耗能量，因此容易让人联想到熵。研究者发现， 神经元学习速度越慢，它产生的热和熵增就越少，学习效率也 就越高。根据研究结果，他们设计出了从热力学角度而言最佳 的学习条件。研究者表示，这或将激发科学家从热力学角度研 究神经网络的更多尝试。
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