三维卷积神经网络(3D-CNN)解码运动过程的脑电图
研究人员提出了一种神经生理学可解释的三维卷积神经网络(3D-CNN),它捕捉了运动过程中大脑区域的时空依赖性。该3D-CNN使用保留地形的EEG输入,能够预测手部运动的复杂特征,如反应时间、运动模式和方向。在新数据集上的测试中,3D-CNN在这些任务中的准确率分别为79.81%、81.23%和82.00%,优于二维卷积神经网络...
卷积神经网络CNN架构实现细胞生长和作用机制的数据提取
因此生成卷积神经网络CNN架构(convolutionalneuralnetwork),它的两大工作特点提取特征、数据降维,非常符合数据及超大数据的提取,并根据细胞研究人员给出的目标要求进行人工智能运算。提取特征:卷积操作提取图像特征,如边缘、纹理等,保留图像特征。数据降维:池化操作大幅降低参数量级,实现数据降维,大大减少运算量,避免过...
卷积神经网络(CNN):如何高效的识别图像?
卷积核通过滑动窗口的方式在输入数据上进行卷积操作,卷积核的每个元素与输入数据对应位置的元素相乘,然后将所有乘积结果相加,得到卷积操作的输出结果。不同的卷积核可以捕捉到不同的特征,例如边缘、纹理、形状等。在训练过程中,卷积神经网络会学习到最优的卷积核参数,使得网络能更好的提取输入数据的局部特征。因为...
解密2024 诺贝尔物理学奖为啥颁给 AI:Hinton 和 Ilya 12 年前对话...
直到2012年9月,一篇题为「用深度卷积神经网络进行ImageNet图像分类」的论文,让此前沉寂多年的AI领域热度骤起。文中提出的AlexNet深度卷积神经网络,在当年的ImageNet比赛上以碾压之势夺冠,一举将top-5错误率降低到了15.3%,比身后的第二名(26.2%)足足高出10多个百分点。ImageNet数据集,...
芯报丨谷歌宣布与凯罗斯签署协议购买核电
由中国科学院上海天文台葛健教授带领的国际团队近日创新了一种结合GPU相位折叠和卷积神经网络的深度学习算法,并成功在开普勒(Kepler)2017年释放的恒星测光数据中发现了五颗直径小于地球、轨道周期短于1天的超短周期行星,其中四颗是迄今为止发现的距其主星最近的最小行星,类似火星大小。(财联社)...
对话清华教授陈文光:如果大模型不再拼“大”?
以CNN(ConvolutionalNeuralNetwork,卷积神经网络)识别人脸为例,我们并不一定需要明确地告诉计算机,人脸上有多少个特征点,因为神经网络有端到端学习的特性,只要有足够多的数据集,模型就能够学习并整合这些信息,尽管我们不一定知道它内部是如何处理的,但它确实能够学会(www.e993.com)2024年10月23日。
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卷积神经网络主要应用于图像处理,通过卷积层识别局部特征,并通过池化层减少空间维度。23、循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)循环神经网络适用于处理序列数据,如时间序列或自然语言。通过在隐藏层中引入循环连接来保持状态信息。24、长短期记忆网络(LongShort-TermMemory,LSTM)...
抛弃高精度地图旧模式,走向视觉感知新时代?
卷积神经网络(CNN)卷积神经网络是深度学习的核心技术之一,广泛应用于图像识别和分类任务。CNN通过卷积层、池化层和全连接层的组合,能够有效地提取图像中的特征,实现目标检测、物体识别和语义分割等任务。??目标检测:识别并定位图像中的特定物体,如行人、车辆、交通标志等。常用的目标检测模型包括YOLO(YouOnlyLo...
入门必读,写给初学者的人工智能简史
等到神经网络(联结主义)重新崛起,已经是十多年后的事情了。我们待会再详细说。最后,说说行为主义。行为主义,也称为进化主义或控制论学派。他们认为,通过与环境的互动来学习和适应,从而改进自身行为,就是行为主义认为的智能。智能取决于感知和行动,不需要知识、表示和推理,只需要将智能行为表现出来就好。
他让人工智能有了“长短期记忆”
换言之,RNN难以分析输入数据与长时间步以后的信息关联,也无法靠“学习”来增强预测的能力。在理论上,通过调整参数,RNN是可以学习到时间久远的信息的。但是,实践中的结论是,RNN无法学习到久远之前的信息,长期记忆的学习过程对RNN失效。为什么学都学不会呢?因为序列过长时,循环神经网络会出现“梯度消失”或者“梯度...