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Heterogeneity and Efficiency in the Brain

机译：大脑的异质性和效率

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The brain carries out enormously diverse and complex information processing operations to deal with a constantly varying world on a power budget of about 12–20 W. We argue that this efficiency is achieved in part through the dedication of specialized circuit elements and architectures to specific computational tasks, in a hierarchy stretching from the scale of neurons to scale of the entire brain, in sharp contrast to the conventional von Neumann architectures. This paper suggests that the heterogeneous computational repertoires of the brain are architectural memories of efficient computational procedures that are learned via evolutionary selection.
机译：大脑执行着极其多样化和复杂的信息处理操作，以约12–20 W的功率预算应对不断变化的世界。我们认为，这种效率的实现部分是通过专用电路元件和体系结构专用于特定计算来实现的。与传统的冯·诺依曼（von Neumann）架构形成鲜明对比的是，任务的层次结构从神经元的规模扩展到整个大脑的规模。本文认为，大脑的异构计算库是通过进化选择学习的有效计算程序的体系结构记忆。

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