从结合模型与推理的昆虫神经机制研究到轻量化智能算法设计丨周三...
研究方向:研究组十分关注新型类脑脉冲神经网络,研究方向包括类脑脉冲神经网络、脑动力学模拟仿真、脑机接口类脑芯片。提出自组织可塑性传播模型、神经调制的类脑连续学习方法、基于多巴胺奖赏传播的SNN高效学习方法和基于多尺度可塑性的SNN架构体系,也将算法应用于图像识别、自然语言处理、连续动作控制等任务,并形成面向侵...
智能时代的深度学习:基础、算法与应用前景
1.卷积神经网络(CNN)卷积神经网络在图像处理领域表现尤为突出。它通过卷积层提取图像的局部特征,并通过池化层降低特征的维度,从而减少计算量。CNN广泛应用于图像分类、目标检测和图像生成等任务。2.循环神经网络(RNN)循环神经网络适用于处理序列数据,如文本和时间序列。RNN通过循环连接使得网络能够记忆之前的信息,...
大众图像分析:人类视觉与计算机视觉的异同
卷积神经网络(CNN)是深度学习领域中一种常用的图像分析算法,它利用多层卷积和提取图像特征,实现了比传统方法更准确、更高效的大众图像分析。循环神经网络(RNN)在文本和时间序列等数据处理方面表现出色。在大众图像领域,RNN可大展身手,例如图像标题生成、图像描述和情感分析等。生成对抗网络(GAN)是一种由判别器...
自动驾驶中大火的AI大模型中有哪些研究方向,与Transformer何干?
也有一些研究方向偏向于首先建立空间状态模型StateSpaceModel(SSM)用于处理长距离依赖,提升自回归推理速度和远程推理性能;其次,构建动态响应系统DynamicalSystem(DS)从动力系统的角度看神经网络的方法,该方法在DeltaTuningSurvey中通过最优控制解释Delta调谐的方法等,这些计算方向偏向于尝试尖峰神经网络架构。大...
追问daily | 通过EEG信号重建视觉刺激;使用尖峰神经网络进行预测...
xFakeSci算法精准识别ChatGPT生成的虚假科学内容使用尖峰神经网络进行预测编码BrainDecoder:通过EEG信号重建视觉刺激的风格和语义MixNet:实现运动想象脑电图分类的综合流程脑科学动态抑制EGLN2酶,可能治疗ALS肌萎缩性侧索硬化症(ALS)是一种严重的神经退行性疾病,影响运动神经元,导致渐进性肌肉无力和瘫痪,患者通常...
处理图像传感器中的噪声
如果一个物体完全或部分被另一个物体遮挡或被耀斑遮挡,则需要更先进的算法才能正确分辨,从相机接收到帧并经过基本图像信号处理后,图像将被呈现给神经网络(www.e993.com)2024年10月23日。Katz说道:“现在你已经离开了图像信号处理领域,进入了计算机视觉领域,该领域从已清理并准备好呈现的帧或帧序列开始,”,“然后你将打包这些帧并将它们...
跨模态图像生成模型的跨域应用研究
跨模态图像生成模型的研究主要包括以下几个方面:文本到图像生成:跨模态图像生成模型可以将文本描述转化为图像。研究者们通过使用深度学习算法,将文本描述编码为向量表示,然后通过解码器生成逼真的图像。这一技术在广告设计、虚拟现实等领域具有重要的应用价值。例如,可以根据商品描述生成商品的逼真图像,帮助用户更好地了解...
模型融合、混合专家、更小LLM,几篇论文看懂2024年LLM发展方向
它们的研究主题简单总结起来是这样:1.权重平均和模型融合可将多个LLM组合成单个更好的模型,并且这个新模型还没有传统集成方法的典型缺陷,比如更高的资源需求。2.代理调优(proxy-tuning)技术可通过使用两个小型LLM来提升已有大型LLM的性能,这个过程无需改变大模型的权重。3.通过将多个小型模块组合...
走,去给太阳的两极拍照!AI神经网络,对太阳进行三维重建
方法:利用设计为模拟体积的神经网络将每个坐标点(x,y,z)映射到发射和吸收系数(ε,κ)。功能:对于每个像素,从总体中采样光线。辐射转移原理:基于辐射转移原理的总强度计算。SuNeRF模型架构训练过程:二维图像的三维重建对NeRFs神经网络进行修改,构造SuNeRFs神经网络进行算法训练。
关于「光学神经网络」的一切:理论、应用与发展
2.2.在光子神经网络中实现非线性激活三、发挥光电技术与人工智能结合的优势随着大数据时代的到来,人工智能不断受到各界关注,并在医学图像分析、分子与材料科学、语言识别等领域得到了广泛应用。作为人工智能的基础,神经网络的研究成果令人瞩目。然而,由于电信号易受干扰、处理速度与能量损耗成正比等固有缺陷,研究人员...