专家热议打造“生物脑与数字脑”:还需引入更多反馈以提高神经网络...
朱晓伟谈道,计算机科学家和神经科学家已经在数字脑的研究上取得了一定的成果。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,未来研究需要在现...
三维卷积神经网络(3D-CNN)解码运动过程的脑电图
深度神经网络(DNN)对实时数据解码最为有效,但现有数据集的任务类别限制了其在EEG中的应用。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...
千万IP创科普丨几何图神经网络综述:数据结构、模型与应用
早期的不变图神经网络包括DTNN、MPNN和MV-GNN,它们使用相对距离进行边构造。近年来,不变图神经网络在消息传递机制上进一步发展,从相对距离扩展到边之间的角度或二面角等不变标量。其中,SchNet使用连续滤波器卷积条件于相对距离,DimeNet提出了方向性消息传递,GemNet进一步考虑了旋转角,而LieConv则是一种在节点特征更新时...
人工智能的记忆
长短期记忆神经网络(LSTM)是一类改进了的循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork或RNN)。因此,我们首先简单介绍改进之前的RNN,或称它们为“传统的”循环神经网络。人类有记忆,神经网络当然也需要记忆。不过,我们通常所指的前馈神经网络难以模拟记忆功能。前馈神经网络(图2a)是应用最广泛、发展最迅速的人工神经网络结构,...
写给小白的 AI 入门科普
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,可以用来图像识别和图像分类。而循环神经网络(RNN)是一种用于处理序列数据的神经网络,例如语言模型和时间序列预测。所以,它通常用于自然语言处理和语音识别。
对话理想智驾团队:什么是自动驾驶的「终极答案」?
以此做个比喻,智能驾驶技术此前基于「感知—规划(决策)—控制」的研发逻辑,类似于AlphaGo,AlphaGo的卷积神经网络(CNNs)能够处理棋盘的二维结构,提取空间特征;而价值网络和策略网络能够提供规划和决策,此外还有强化学习和蒙特卡洛树搜索技术能优化决策(www.e993.com)2024年9月9日。
简剖华为智驾,国产方案有哪些细节|研报推荐
高精地图与导航地图的区别:高精地图包括了传统地图的道路网数据、车道网络数据(车道线的位置、类型、宽度、坡度和曲率等车道信息)以及交通标志等,而传统导航地图仅包括方向级的路径规划、以及道路级的定位匹配等。人类驾驶员仅凭传统导航地图及自身的视觉感知、决策可实现日常需求,但对于自动驾驶系统而言则需要高精...
浅谈大模型及其在高能物理科学的未来应用
困难时期,依旧有科学家坚持研究,研究重心逐步从符号主义转移到连接主义上,目前当代人工智能的重要技术如卷积神经网络、深度学习模型等都是这一时期的成果。2011年IBM的人工智能程序“沃森”参加智能问答战胜2位世界冠军,人工智能逐步迎来第三次“春天”。2013年,深度学习在语音和视觉识别任务上取得重大突破;2016年,DeepMin...
格力电器获得发明专利授权:“用于卷积神经网络的运算装置和方法”
证券之星消息,根据企查查数据显示格力电器(000651)新获得一项发明专利授权,专利名为“用于卷积神经网络的运算装置和方法”,专利申请号为CN202011381344.3,授权日为2024年6月11日。专利摘要:本申请提供了一种用于卷积神经网络的运算装置和方法,其中运算装置包括:特征读取单元,用于依次读取输入特征组,并存入内存,在将所述...
卷积神经网络(CNN)基础知识整理
卷积核/Kernels,(convolutionkernel)也叫过滤器、滤波器。特征图/Featuremap,当图像像素值经过过滤器后得到的就是特征图。下面2张图就很直观地展示了kernel和featuremap的实际样子。卷积神经网络处理过程中,随着模型运算的深入,图像的尺寸(h*w)会越来越小,但是提取的特征会越来越多。