追问weekly | 过去一周,脑科学领域有哪些新发现?
在初级感觉和运动皮层,结构与功能的耦合关系较为紧密,尤其是在处理感知和运动功能时;而在联合皮层,该对应性较弱,反映出复杂认知功能对直接神经连接的依赖性较低。此外,研究结合自然语言处理技术发现,人类的语言系统与大脑的神经结构有一定的对应性,这种联系可能反映了大脑在感知与认知功能上的组织方式。研究推测,人脑...
“全球蓝屏”事件发出预警,AI时代网络安全威胁有多大?
因为自动驾驶汽车都是通过车联网听从车厂的AI遥控指挥,“车厂的网络结构非常复杂,网络攻击的难度比针对单辆自动驾驶汽车的难度要低得多。”因此黑客控制了车厂的AI中心服务器,就可以给它所控制的自动驾驶汽车下达各种指令,可能导致车门打不开,或者一路狂奔,后果非常严重。周鸿祎还提到,外界普遍预测未来很多养老服务会...
网络隐蔽通道构建关键技术研究综述
大多数网络隐蔽通道通常会将隐蔽信息编码到存储字段或时间行为中,然后根据常见的网络传输过程进行传输。本质上,这是一种信息隐写术。信息隐写术是一种在通信内容层面的隐蔽传输技术,不涉及传输网络层面。目前,有许多基于改变传输网络架构的隐蔽通道,其通过设计新的网络传输路径来隐秘地传输信息。因此,第1节提到的...
千万IP创科普丨必知!5大深度生成模型!
算法原理:自回归模型是一种基于序列数据的生成模型,它通过预测序列中下一个元素的值来生成数据。给定一个序列(x_1,x_2,...,x_n),自回归模型试图学习条件概率分布(P(x_t|x_{t-1},...,x_1)),其中(t)表示序列的当前位置。AR模型可以通过循环神经网络(RNN)或Transformer等结构实现。如下以Tra...
每日数码科普之四:AI生成图片与视频 从科幻到现实
AI生成内容的技术原理AI生成内容通常基于两种主要技术:深度学习(DeepLearning)和生成对抗网络(GAN)。深度学习是一种模仿人类大脑神经元连接的算法,通过大量数据的训练,AI可以学习并生成新的内容。生成对抗网络则是由两个神经网络组成,一个生成器(Generator)负责创造新内容,另一个鉴别器(Discriminator)负责...
必知!5大AI生成模型
GAN(生成对抗网络)算法原理:GAN由两部分精心构建:生成器(Generator)和判别器(Discriminator)(www.e993.com)2024年10月23日。生成器的使命是创造出与真实数据难以分辨的假数据,而判别器的职责是明察秋毫,判断输入的数据是源自真实世界还是生成器的伪造品。二者在相互的较量和合作中共同进步,直至生成器能够创作出几乎与真实数据无异的样本。
读懂全会《决定》名词丨什么是生成式人工智能?
其中最基础的是一种被称为“朴素贝叶斯算法”原理,这种算法能够在海量的连续性语料库和数据库中发现一些微弱的关联,与生成式人工智能对话越多,提出的要求越复杂,越有利于神经网络算法的生成。算力,是生成式人工智能的运行动力。“算力决定算法”,生成式人工智能的井喷式发展,除了有基于神经网络的机器学习算法之外,更...
7000字详解!幼儿园都能看懂的Stable Diffusion工作原理
1.生成对抗网络(GAN)的工作原理生成对抗网络(GAN)是由两部分组成的深度学习模型,它的核心思想是让两个网络一个生成器(Generator)和一个判别器(Discriminator)相互对抗,以此来提高生成数据的质量。接下来我们用设计师做比喻来解释一下生成对抗网络(GAN)的工作原理,想象一个由两位设计师组成的团队:一位是设计实习...
他让人工智能有了“长短期记忆”
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,在深度学习时代的各个应用领域,都发挥了重要作用。2001年,本吉奥等人将概率统计方法引入神经网络,提出了第一个神经网络的语言模型。该模型使用前馈神经网络进行语言...
韩国女性陷入“AI换脸恐慌”、在中国互联网求助?深度伪造难题何解
网络尖刀安全团队联合创始人蔡勇在接受记者采访时表示,AI深度伪造技术,也称为深度伪像(Deepfake),是一种利用人工智能技术生成逼真的虚假内容,通常是指用于伪造人物的视频、音频、图像等。其主要原理涉及两个关键技术:生成对抗网络(GANs)和深度学习。“技术实现可以这么理解:首先,我们需要一个生成器和一个判别器。生成...