...利用单纯疱疹病毒实现外周到中枢的躯体感觉神经网络示踪
研究者随后探究了病毒滴度对躯体感觉神经网络示踪的影响,发现与0.5x109PFU/mL的HSV相比,1x109PFU/mL的HSV在DRG的感染效率并无显著变化,但向脑中的传播成功率显著上升。而3x109PFU/mL的HSV则更容易导致DRG神经元的死亡。最后,研究者对HSV在脑中的传播过程进行了详细划分:最先被HSV标记的是延髓头端腹...
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...
该算法通过非线性动力学建模,利用神经网络架构优先学习与目标行为(如手臂运动)相关的脑电活动模式,并剔除其他无关的脑电活动。研究分析了皮层尖峰活动和局部场电位(LFP)的神经信号,发现DPAD算法能够比传统方法更准确地预测行为。此外,研究还证明DPAD算法能有效地减少神经信号的维度,揭示神经-行为转换中的非线性特征。...
几何图的深度生成模型研究丨几何深度学习读书会·周五直播
在算法神经化求解方向上,图神经网络是一个强有力的工具,能够充分利用图结构的特性,实现对高复杂度算法的高效近似求解。基于图神经网络的复杂系统优化与控制将会是大模型热潮之后新的未来方向。为了探讨图神经网络在算法神经化求解的发展与现实应用,集智俱乐部联合国防科技大学系统工程学院副教授范长俊、中国人民大学高瓴...
基于944种材料数据,日本东北大学联合MIT发布GNNOpt模型,成功识别...
GNNOpt模型架构:在晶体结构与频率相关光学特性之间直接建立关系GNNOpt是一种基于图神经网络(GNN)的模型,采用「集成嵌入」技术,能够直接从晶体结构中预测所有线性光学光谱。值得说明的是,在训练GNNOpt模型之前,研究人员通过一系列实验证明了应用克拉莫-克若尼关系式(Kramers–Kronigrelations)能够更好地预测...
图神经网络中的动态图结构学习技术
一、动态图结构学习技术传统的图神经网络通常将图的结构表示为邻接矩阵或邻接列表,无法处理动态图数据。动态图结构学习技术旨在对动态图的结构进行建模和学习,以便更好地理解和分析动态图数据。常见的动态图结构学习技术包括图演化模型、图动态嵌入和图动态注意力机制等。图演化模型通过建立图的演化模型来描述图的结构...
时空图神经网络ST-GNN的概念以及Pytorch实现
ST-GNN中每个时间步都是一个图,并通过GCN/GAT网络传递,以获得嵌入数据空间相互依赖性的结果编码图(www.e993.com)2024年10月23日。然后这些编码图可以像时间序列数据一样进行建模,只要保留每个时间步骤的数据的图结构的完整性。下图演示了这两个步骤,时间模型可以是从ARIMA或简单的循环神经网络或者是transformers的任何序列模型。
追问daily | 气味的单神经元表征;神经现象学的数学视角;内感受与...
研究首次绘制出人类海马体和前额皮质发育过程中DNA修饰的详细图谱,这些大脑区域在学习、记忆和情感调节中起到关键作用,并与孤独症和精神分裂症等神经疾病密切相关。研究采用了新型单细胞测序技术snm3C-seq(单细胞核甲基化和染色质结构捕获联合测序),对超过53,000个大脑细胞进行分析,揭示了从中期妊娠到成年期间的基因...
脑、网络与信息:大尺度脑网络结构与动力学建模
一、大脑网络结构的传统理论1、图论基础与小世界网络2、脑网络结构复杂性二、大脑网络结构的最大熵原理刻画1、最大熵描述与优化2、由神经活动逆推结构连接三、大脑结构与部分重要动力学性质的关系1、从网络结构到时间尺度层级性2、狨猴皮层多区域模型...
「群体智能」剑指AGI革命!国产架构挑战Transformer霸权,首款非...
此前曝出的OpenAI秘密路线图,将通往AGI目标划分五级。而「草莓」o1模型出世,代表着第二级已经实现。李飞飞估值10亿美金独角兽WorldLabs,将「空间智能」看作通向AGI重要的桥梁。他们计划打造出「大世界模型」(LWM),通过对世界建模,让AI在3D世界中去感知、去生成、去互动。
机器学习在复合材料领域到底能怎么用?【建议收藏】
6.神经网络与深度学习基础:提供了神经网络的基础知识,包括前向传播、损失函数和反向传播算法,以及使用PyTorch构建和训练神经网络的实践。7.可解释性与可视化:特别强调了模型的可解释性,通过SHAP方法来解释模型预测,以及如何将研究成果进行可视化展示,增强了研究的透明度和说服力。