...科学专题丨睡眠中啮齿动物大脑皮层与海马的交流:揭示神经网络...
此外,海马ripple波的波谷或CA1区神经元的放电活动与大脑皮层的神经元活动也展示出类似的时间同步性。这些发现表明,大脑皮层与海马之间的神经元活动存在显著的时间耦合,大脑皮层的活动不仅在慢波睡眠期间可以调控海马的尖波和ripple波,而且两者在信息传递和记忆巩固的过程中可能通过这一精细的时间同步机制来协同工作。3...
计算机行业深度研究:全球大模型将往何处去?
3)AI机器人公司Figure推出了Figure01,采用端到端AI神经网络,仅通过观察人类煮咖啡即可在10小时内完成训练。4)从目前TeslaOptimus发布视频情况看,Optimus的神经网络已经能够指导机器人进行物品分拣等动作,且控制能力进一步提高。OpenAI与FigureAI率先合作,实现了大模型对具身智能的赋能。24...
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...
第一类方法通过显式定义错误神经元来编码预测误差,这些模型可以模拟生物学中观测到的现象,例如错配负性(MMN)。第二类方法则利用神经元的膜电位作为预测误差的代表,显示出预测编码不能独立于解码算法制定,而且编码与解码紧密相关。第三类方法中,预测误差通过突触神经网络的激发与抑制突触之间的竞争隐式编码,展示了无需显...
科学家们打造了一种由 AI 驱动的「电子舌头」
结果表明,该系统可以区分类似的软饮料或咖啡混合物,判断牛奶是否被稀释,识别果汁是否变质,并检测水中的全氟和多氟烷基物质(PFAS)。通过一种名为Shapley加法解释的分析方法,研究人员能够确定神经网络在得出结论时认为最重要的参数。这种方法有助于科学家理解神经网络如何做出决策,这是AI研究中的一个尚未解决的问...
困扰数学家一个多世纪的难题,AI从生物学中找到线索
随后,我们训练了两个神经网络:一个使用纽结的笛卡尔坐标,另一个使用局部绞拧数。在两种情况下,我们都对AI进行了监督,使用我们训练数据集的一个子集来告诉神经网络每个纽结的类型。我们要求神经网络对它们之前从未见过的简单结进行分类,以检验我们的方法。当AI在简单的神经网络上使用笛卡尔坐标进行训练时,正确率只有80...
门板上做研究的首席科学家:Jeff Dean解密谷歌和Gemini背后的故事...
JeffDean:神经网络是一种特殊的机器学习方法,它通过模拟人脑神经元的工作原理来进行学习(www.e993.com)2024年10月24日。每个人工神经元与下层的其他神经元相连接,分析接收到的信号,然后决定是否将信号传递到更高层次。神经网络由多个层次的人工神经元组成,高层神经元通过分析下层神经元的信号进行学习。
像生物网络一样“生长”,具备“结构可塑性”的自组织神经网络来了
那么,人工神经网络是否也能拥有类似于高度可塑性的性质?来自哥本哈根信息技术大学的研究团队提出了一种自组织神经网络——LNDP,能够以活动和奖励依赖的方式实现突触和结构的可塑性。论文链接:httpsarxiv/pdf/2406.09787项目链接:httpsgithub/erwanplantec/LNDP...
面向链接预测的知识图谱表示学习方法综述
基于表示学习建模方式,将现有方法细化为4类模型:平移距离模型、张量分解模型、传统神经网络模型和图神经网络模型,并详细描述每类模型的实现方式与解决不同关系元数链接预测任务的代表模型.在介绍链接预测的常用的数据集与评判标准基础上,分别对比分析二元关系、多元关系和超关系3类知识表示形式下,4类知识表示...
2024年诺贝尔物理学奖为何授予机器学习领域?
此外,作为深度学习的奠基人之一,Hinton的另外一项代表性的工作是由他参与发展的反向传播法。该方法基于简单的梯度计算法则,能够有效地更新网络权重,被广泛应用于多层神经网络的优化中(Rumelhart,Hinton,&Williams,1986)。这项技术为深度神经网络赋予了从海量数据中学习的强大能力。
人人都能搞定的大模型原理 - 神经网络
如果朋友喜爱程度的总量足够大的话(即大于某个无意识的阈值),你就会决定去看这部电影。如果感知机有朋友的话,那么它就会以这种方式来决定是否看一部电影。02图片识别受大脑神经元网络的启发,罗森布拉特提出可以应用感知机网络来执行视觉任务,例如人脸和物体识别。为了了解感知机网络是如何开展工作的,我们接下来将...