突触可塑性与计算机视觉的联系

突触可塑性是指神经元之间的连接强度可以通过学习和记忆等机制进行调整和改变。计算机视觉研究中，模拟人类视觉系统的神经网络模型需要具备类似的可塑性。通过模拟突触可塑性，神经网络可以学习和适应不同的视觉任务和环境，从而提高模型的性能和鲁棒性。同时，计算机视觉研究也可以借鉴生物神经网络中的突触可塑性机制，提取和应用其中的有效特征和算法，从而实现更好的图像识别和分析。因此，突触可塑性与计算机视觉有着密切的联系。