追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
尤其是默认模式网络受到了最强烈的影响,该网络与前海马体相连,被认为是我们形成时间、空间和自我感知的关键。研究还发现,裸盖菇素引起的这些变化与参与者的主观迷幻体验密切相关,且这种网络连接性的改变可以持续数周。这些发现表明,裸盖菇素通过干扰大脑网络结构,增强了大脑的可塑性,可能解释了其在治疗抑郁症和成瘾等...
基于几何图学习的物理系统建模:从动态系统到复杂系统
模型同时输入野生型和突变型结构,首先从原子层面进行消息聚合,随后通过池化(Pooling)方式将其汇总到每个氨基酸的特征;在氨基酸层面,考虑氨基酸之间的特征相似性、空间上是否相近、在序列上的位置等多角度信息进行注意力机制加权平均求和,最后预测出两个潜在表示,加上MLP层预测亲和力变化情况,同原来已知的标签进行监督学习。
自动驾驶中神经网络、Transformer、占据网络...是什么?看完这篇...
隐藏层激活函数:隐藏层的激活函数主要作用是引入非线性,使得神经网络能够学习复杂的模式和特征。如果没有非线性激活函数,多个隐藏层堆叠起来的网络与单层网络的表达能力相似,无法捕捉数据中的复杂关系(如输入图像中的边缘、纹理、形状等特征),非线性映射可以在神经网络中将这些特征组合起来,映射到不同类别的概率分布上,从...
用“图”拼出人类大脑?他们正在尝试!
他指出,数字脑有两层含义:一是虚拟但在功能、结构、行为等方面与生物脑对齐的大脑;二是在数字世界中运行的具有智慧的软件或系统。目前,人工智能模型可以被认为是一种数字脑。然而,要实现与生物脑相媲美的数字脑,还需要解决算力、算法和系统等方面的挑战。朱晓伟表示,计算机科学家和神经科学家已经在数字脑的研究上...
2024外滩大会创新者舞台|他们正尝试用“图”拼出人类大脑
例如,FlyWire发布的研究包括了14万神经元和三千多万的突触关系。此外,卷积神经网络和多层感知机等人工神经网络结构也受到了脑科学的启发。然而,现有的人工神经网络仍然存在一定的局限性,如缺乏区域内和区域间的反馈连接。因此,未来的研究需要在现有基础上引入更多的反馈连接,以提高神经网络的性能。
【图解深度学习】卷积神经网络结构组成与解释
卷积神经网络是以卷积层为主的深度网路结构,网络结构包括有卷积层、激活层、BN层、池化层、FC层、损失层等(www.e993.com)2024年9月9日。卷积操作是对图像和滤波矩阵做内积(元素相乘再求和)的操作。1.卷积层常见的卷积操作如下:卷积操作解释图解标准卷积一般采用3x3、5x5、7x7的卷积核进行卷积操作。
写给小白的 AI 入门科普
卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)和循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN),是1990年代左右诞生的比较知名的神经网络模型。它们的具体工作原理比较复杂。反正大家记住:卷积神经网络(CNN)是一种用于处理具有类似网格结构的数据(例如图像和视频)的神经网络。所以,它通常用于计算机视觉中,可以用来图像...
【山东科协每日科普】固态电池性能衰减“症结”何在?“人工智能...
AI发挥了哪些作用?电池材料的结构复杂性和不耐电子束辐照的特性给材料科学家从原子尺度认识它的相变和结构演化带来了巨大挑战。不过,研究团队没有放弃,借助人工智能在图像处理和分析方面的优势,创造性地把卷积神经网络派上用场,开发出原子识别、分割与高精度定位新方法,实现了层状氧化物正极材料的晶体结构、缺陷、复...
浅谈大模型及其在高能物理科学的未来应用
其中,人工神经网络是受大脑神经元中突触、轴突等结构启发而设计的计算模型。神经网络架构在不断发展,最初是把全部神经元逐层连接起来的全连接神经网络,但它容易过拟合且推理速度慢,后来逐步发展出能进行局部连接的卷积神经网络,卷积时只有部分神经元被激活从而减少计算量;卷积神经网络不能处理时间序列数据,后来发展出了...
聊聊大模型如何思考与深度学习
也就是说,当我们学完一个大语言模型以后,可以在模型里面去寻找它里面所带有的一些元意思,然后尝试去打开。你会发现一个大语言模型,它其实有很多层。在初级层里,它会出现一个现象叫“词语的消歧”。比如像在英文里面有个词叫做“left”,这个词它既有向左转的意思,也有离开的过去式的意思,那么它具体的意思则要...