NeurIPS 2024|标签噪声下图神经网络有了首个综合基准库,还开源
许多现实世界中的复杂系统可以表示为图结构数据,包括引??网络、??物网络、交通网络和社交网络。图神经网络(GNNs)通过消息传递机制(Messagepassingmechanism)聚合邻域节点的信息,在建模图数据方??表现出了显著的优势。在GNNs的众多应??中,节点分类是研究最为深入的任务之??。通常在节点分类任务中,GNNs...
追问daily | 首次完整绘制果蝇大脑神经连接图;小型神经网络也能...
研究揭示了5亿个神经突触(synapse)之间的连接,并详细描述了不同神经元类别、化学连接及其神经递质(如多巴胺dopamine和血清素serotonin)的分布。此外,研究团队还绘制了果蝇大脑区域间的投射图(projectome),展现了各脑区之间的连接关系。通过追踪感光细胞至下行运动通路的神经信号传输路径,研究揭示了感知与行为之间的可能回路...
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...
使用尖峰神经网络进行预测编码BrainDecoder:通过EEG信号重建视觉刺激的风格和语义MixNet:实现运动想象脑电图分类的综合流程脑科学动态抑制EGLN2酶,可能治疗ALS肌萎缩性侧索硬化症(ALS)是一种严重的神经退行性疾病,影响运动神经元,导致渐进性肌肉无力和瘫痪,患者通常在诊断后的2到5年内死亡。比利时弗拉芒生物技术研...
LeCun新作:神经网络在实践中的灵活性到底有多大?
在表格数据集上训练的网络表现出更高的容量;而在图像分类数据集中,测试精度和容量之间存在很强的相关性。值得注意的是,MNIST(模型达到99%以上的测试准确度)产生的EMC最高,而ImageNet的EMC最低,这表明了泛化与数据拟合能力之间的关系。输入和标签的作用这里通过改变每层中的神经元或kernel的数量,来调整MLP和CNN...
追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
丘脑-皮质连接对功能性大脑网络的形成至关重要编码熟悉面孔和物体价值的共同神经机制灵长类初级视觉皮层中的工作记忆内容编码首个全脑规模数字孪生脑平台Cux2蛋白:大脑折叠的关键调控因子食欲素神经元通过追踪血糖变化速度来调节大脑活动衰老过程中大鼠前额叶皮层和海马亚区的SR水平下降...
神经网络可能不再需要激活函数?Layer Normalization也具有非线性...
作者进一步探究了LN-G在无激活函数的卷积神经网络的分类效果,并实验上证明了这种没有激活函数的神经网络的确有着强大的拟合能力(www.e993.com)2024年10月23日。此外,作者类比MLP上GN作用于整个样本上(将单个样本拉伸成一维向量,再进行GN),提出了LN-G-Position。在没有非线性层的ResNet网络上使用LN-G-Position方法在CIFAR-10数据集上能够取得86.66...
《传媒观察》|主流媒体新闻海报传播取决于哪些变量
新闻海报的主体——图像是一种强大的框架工具,当文本与图像共存时,视觉框架(VisualFraming)通常会占据优势地位。同时,计算机视觉技术的飞速发展也为图像分析提供了新的机会,深度学习技术如卷积神经网络(CNN)的发展和应用使研究者能够更深入地了解新闻海报中图像内容、颜色、文字情感等视觉要素。本研究借助计算机...
60年首次!AI发现首批新抗生素,MIT重磅研究登Nature!人类有望对抗...
01MIT的科学家利用AI发现了一种全新的抗生素类别,用于对抗耐药性金黄色葡萄球菌(MRSA)。02通过深度学习模型,AI改变了医学领域的游戏规则,加速了抗生素发现的过程。03研究人员使用图神经网络模型预测抗生素结构,通过可解释的方法探索化学空间。04AI模型能够快速挖掘数据集,加速抗生素发现的进程,为人类对抗抗生素耐药性提...
可解释性终极追问,什么才是第一性解释?20篇CCF-A+ICLR论文给你答案
稀疏性:面向分类任务的神经网络往往只建模少量的显著交互概念,而大部分交互概念都是数值效用都接近于0的噪声。样本间迁移性:交互在不同样本间是可迁移的,即神经网络在(同一类别的)不同样本上建模的显著交互概念往往有很大的重合。图4:神经网络的复杂的推理逻辑可以被基于少量交互的逻辑模型...
英伟达AI新课爆火!免费学习 干货满满
8、网络技术入门学习内容包括:了解网络及其重要性。探索以太网基础知识及以太网网络中的数据转发。讨论网络组件、需求、OSI模型、TCP/IP协议。具体是这样婶儿的:9、如何进行大规模图像分类学习内容主要是如何进行大规模图像分类,涵盖挑战、建模技术和验证策略。