如何实现认知神经科学概念与理论的统一?
这包括流行的深度神经网络模型(例如,识别模型[56]),其他的建模方法则更加积极地结合行动,通常是为了尽量减少感官输入与预测之间的误差,或最大化奖励,亦或两者兼顾(例如,贝叶斯模型[90],主动推理[91]或强化学习[92])。这些模型根据训练方式,能够学习执行与啮齿类动物和人类相似的复杂行为和任务(例如,导航[93])。...
高边坡勘察新技术在水利工程中的应用现状、挑战与展望
注重基础理论研究与工程实际需求的紧密结合,以重大工程为牵引,推动物探、监测、实验、计算等技术手段的创新应用;发挥岩土力学、工程地质、水文地质等多学科优势,在地质结构表征、岩土性质刻画、边坡变形破坏机理等方面形成系统认知;在此基础上,发展岩土-结构面-地下水多场耦合的一体化分析方法,为解决高边坡稳定性评价这一...
...分析患者舌头颜色来预测疾病,成功率高达98%【附人工智能应用...
研究人员使用5260张图像,将其按颜色分为红、黄、绿、蓝、灰、白和粉红共七类,并将这些图像通过六种及其学习算法(素贝叶斯、支持向量机、K最近邻、决策树、随机森林和XGBoost)进行了训练,以预测任何光照条件下拍摄的舌头颜色。研究结果显示,XGBoost算法以98.71%的准确率表现最佳(对60张舌头的异常图像进行诊断,其中5...
曹天元丨“理性对话”与“贝叶斯推断”
从贝叶斯推断的角度出发,这个事情其实可以简化为:首先,为“姜萍是数学天才”这个命题(以下简称为J)赋予一个先验概率,然后,把各种正面和负面的证据全都考虑进来,通过贝叶斯方法,计算出该命题J的后验概率,就得到目前为止的“最合理估计”。在一个理性的质疑者看来,这个后验概率应该非常低。因为除了“获得过阿...
朱嘉明:具身智能的崛起、后果和意义(1.4万字长文)
“神经可塑性,这一揭示大脑适应性和学习能力的概念,已经成为推动人工智能领域创新和发展的强大引擎”。神经科学的相关贡献包括:神经机制是构建有效AI算法的前提;模拟神经网络结构是AI发展的关键;学习和记忆机制的研究,是提升AI算法性能的重要途径;计算神经科学的应用,为构建数学模型和仿真系统提供了工具和理论。特别是,...
专访弗里斯顿:贝叶斯脑计算与自由能,会是大脑的未来吗?
01自由能原理是贝叶斯大脑假设的基础,可以通过多模态脑影像和自由能最小化的结合来揭示大脑复杂动力学和脑区相互作用(www.e993.com)2024年9月7日。02脑计算的贝叶斯机制为理解真实智能提供了独特途径,指向了脑科学启发的智能发展。03神经成像是推断人类智能本质的唯一方法,通过间接测量马尔可夫毯下的信息来推断信念更新的函数形式和生成模型。
从麦克斯韦妖到量子生物学,生命物质中是否潜藏着新物理学?
这些分析提出了一个关键的哲学问题,直指物理学和生物学概念不匹配这一问题的核心。基因调控网络的研究和贝叶斯算法的应用目前被视为现象学模型,在这里,“信息”是产生真实生物体的逼真模拟的一种方便的替代品或标签。但麦克斯韦妖给我们的启示是,信息实际上是一个物理量,它可以深刻地影响物质的行为方式。香农定义的信...
经典综述:自由能原理——统一的大脑理论
该综述从自由能原理视角审视了生物和物理科学中一些重要的大脑理论,包括贝叶斯大脑、预测编码和信息最大化原则、层次推理和注意力理论、神经达尔文主义、信息论和最优控制理论等,表明几种全局性大脑理论可能在自由能框架内得到统一。集智俱乐部「」读书会此前邀请到KarlFriston做关于自由能原理的报告,主题为“”,...
《Nature》顶刊:高分子材料结合新研究出现最新进展,最高技术含量...
随着技术的发展和数据积累,深度学习的应用前景将在超材料研究中继续扩展。由于学习平台文献、视频教程资料较少,技术不公开,对于有相应科研任务和发高质量文章的科研人员极度困扰,而培训学习迫在眉睫,应广大科研人员要求,本单位经过数月调研,决定联合专家共同举办“深度学习超材料“专题培训班。
Markowitz的组合管理理论给我们带来了什么?
Markowitz教授将效用理论应用于金融经济分析中。这意味着投资者在面对风险时偏好回报,偏好正向的证券,并且不喜欢负偏度。他首次将二次效用函数应用于投资者行为分析。这种创新将金融经济学带入了效用理论的领域,而效用理论最初是用于消费行为分析的。基于这种创新,金融经济学以及其他一些效用函数,如负指数效用函数、前景理...