追问daily | 人工神经网络获2024诺贝尔物理学奖;光学方法或高估...
该研究通过将果蝇视觉系统中的神经元连接图谱与人工智能中的卷积神经网络进行比较,推测Dm3和TmY细胞在果蝇形状视觉中的作用。研究人员分析了Tm1和Dm3、Tm1和TmY之间的连接模式,提出这些细胞的连接可以类比为卷积核,用于检测视觉刺激的局部方向。尤其是TmY细胞的感受野(ERFs)被预测为由复杂的兴奋性和抑制性通路重叠形成,...
智能时代的深度学习:基础、算法与应用前景
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,从而在处理当前输入时考虑...
QB 伯晓晨/李昊/陈河兵团队合作提出从三维染色质结构中高效检测...
另外,研究团队使用图卷积神经网络(GCN)模型对三维染色质的拓扑结构进行建模,从而有效捕获染色质空间结构特征并预测拷贝数变异,以了解染色质空间相互作用背后的机制。同时,团队进行了一系列Hi-C数据扰动实验,以评估基于图神经网络模型捕获与CNV相关的染色体结构关键特征的能力。图1从Hi-C中预测拷贝数变异的机器学习方法...
追问daily | 气味的单神经元表征;神经现象学的数学视角;内感受与...
研究团队采用微分几何框架,将神经网络的权重空间视为具有度量张量的曲率黎曼流形,能够实现灵活的网络更新和知识保持。FIP算法通过在权重空间内寻找满足不同目标的路径,实现了多种机器学习任务的兼容性,如提高对抗鲁棒性、持续学习和稀疏化能力。实验表明,FIP算法在对大型语言模型、视觉转换器、卷积神经网络等应用中的性能...
特斯联研发新突破 Transformer架构中的动态一元卷积神经网络
DUCT的提出在学术上推动了Transformer和卷积神经网络的融合,在实际应用中亦具有广泛潜在价值,有助于推动计算机视觉技术的发展和创新。在图像分类方面,DUCT能够处理图像并将其分类到不同的类别中,这对于图像识别、内容分析和检索等任务至关重要;在图像分割中,在医学成像、自动驾驶和机器人视觉等领域,DUCT可辅助将图像划分...
视野扩大271倍,上海理工大学开发超快卷积光学神经网络
图示:通过散射层堆栈实现无记忆图像重建的机制(www.e993.com)2024年10月23日。(来源:论文)全光学解决方案,真正的光学计算速度研究团队巧妙地设计了一种全光学解决方案,直接在光域进行卷积网络运算,省去了繁琐的信号转换过程,实现了真正的光学计算速度。研究人员通过开发一个集成了多个以光速运行的并行内核的多级卷积光学神经网络(ONN),展示了通过...
卷积神经网络(CNN):如何高效的识别图像?
卷积层(ConvolutionalLayer):卷积层负责提取图像中的局部特征。池化层(PoolingLayer):池化层负责大幅降低参数量级,在保留重要特征信息的同时,降低计算复杂度。全连接层(FullyConnectedLayer):全连接层类似传统神经网络的作用,根据卷积层和池化层处理过的数据,计算出最终的结果。
创新AI赋能 让消化道“土豆”无法遁形
“AI的核心技术——人工神经网络技术在各大领域被广泛研究和应用,其本质是类人脑机制进行数据分析、处理的模拟工具,用于隐式表达输入和输出之间的映射关系。卷积神经网络(CNN)是一种专用于处理网格型数据的神经网络,尤其适用于图像数据处理,CNN可以代替传统的人工设计和提取特征的过程,具有特征自适应提取能力,能将人为参...
投资者提问:尊敬的董秘您好!请问贵公司的机器视觉和卷积神经网络...
尊敬的董秘您好!请问贵公司的机器视觉和卷积神经网络技术是否可以用于人形机器人和智能驾驶领域?谢谢!董秘回答(思泰克SZ301568):尊敬的投资者,您好!公司自主研发的机器视觉和卷积神经网络技术主要应用于旗下的3D机器视觉检测设备,主要应用于电子装配生产线中的品质检测环节。感谢您对公司的关注!
追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
内感受与情绪调节的关联:抑郁和焦虑的独特机制少吃可以延长寿命酪蛋白激酶1δ的自我调节机制揭示人体生物钟调节新路径AI手机应用或将成为抑郁症非侵入性检测新工具█神经技术电子舌结合AI技术精准识别食品质量差异新算法助力神经网络克服“灾难性遗忘”...