Dendritische künstliche neuronale Netzwerke ermöglichen präzises, robustes und parametereffizientes Lernen

Dendritische Eigenschaften wie strukturierte Konnektivität und eingeschränktes Sampling ermöglichen künstlichen neuronalen Netzwerken präzises, robustes und parametereffizientes Lernen.