应用机器学习和神经网络模型识别结直肠癌“炎癌转化”过程的关键...
通过对差异基因进行PPI网络分析,并使用Cytoscape的CytoHubba插件根据网络degree值进行筛选,鉴定出了30个可能在结直肠癌炎癌转化过程中发挥重要作用的hub基因,核心基因PPI网络图见图4,图中圆圈的大小和颜色深度代表该基因在网络中的degree值,这些基因大致可分为4种类别:(1)细胞因子及其...
追问daily | 单个脑细胞就能“理解”字词;记忆的物理结构;海马体...
AlbertHiuKaFok领导的神经科学团队通过观察树突棘(dendriticspines)的变化,研究了记忆形成的结构机制。研究团队首先训练小鼠对无害的声音产生恐惧,然后在安全环境中消除这种恐惧,观察树突棘的变化。他们发现,树突棘数量的增加与记忆表现密切相关。此外,通过光遗传学技术干扰树突棘,小鼠失去了训练获得的记忆,进一步证明...
【视频】谷歌和OpenAI解密神经网络“黑匣子”:AI图像分类原来就是...
通过一些先进的降维技术,可以将收集到的激活向量投影到有用的二维布局中,并保留原始空间的一些局部结构。将在创建的2D布局上绘制网格,对于网格中的每个单元格,将位于该单元格边界内的所有激活平均化,并使用特征可视化来创建图标表示。(左)从不同的训练示例中收集100万个激活向量。(中)将它们排列成2D,以便让相似...
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。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。我们下面使用简单的循...
AI可以识别气味了!谷歌绘制首个嗅觉图谱,可分辨50万种气味
为了绘制分子结构如何与分子气味相对应的映射,研究人员建立了一个约5000个分子的参考数据集,每个分子都有多个气味标签,比如果味、花香等。在这个数据集中,数据输入是分子的形状,输出是对哪些气味词最能描述其气味的预测。来源:Science然后,基于这个神经网络,为了检验数据驱动的图谱(POM)是否靠谱,能像人类一样...
研究首次展示大脑海量高清细节 神经网络织就的纳米级图谱
近期,哈佛大学与谷歌的科研团队携手,成功绘制出一块约一立方毫米大小的人类大脑3D图,其分辨率达到了前所未有的纳米级别(www.e993.com)2024年8月6日。尽管这只是庞大脑结构的微小部分,它却详尽包含了约57000个细胞、230毫米长的血管及近1.5亿个神经突触,刷新了人类对大脑图像的分辨率记录。
卷积神经网络(CNN)基础知识整理
神经网络模型里面(见下图),全连接层/Dense层是深度学习中常用的一种神经网络层,也称为密集连接层或多层感知机层。它既能当输入层(inputlayer),又能当输出层(outputlayer),还能当中间层(Hiddenlayer)。推荐一个绘制神经网络图的工具:NN-SVG。
ORNL推进图神经网络解决千万亿级科学数据挑战
随着时间的推移,实验会产生PB(万亿字节)甚至EB(千万亿字节)级的数据,跟踪药物发现、材料开发或网络安全等过程中的联系可能是一项艰巨的任务。值得庆幸的是,随着人工智能的出现,研究人员可以依靠图形神经网络(GNN)来绘制连接并揭示它们之间的关系,从而大大加快了解决问题的时间,并进一步加快了科学发现的时间。美国...
绘制人类大脑的最大碎片 | 追问顶刊
要理解其中的原理,就需要深刻理解大脑神经元之间的突触连接、空间结构和神经回路的静态网络以及基于在此基础上的动态认知过程。这些任务远远超过了传统的大脑脑区功能学研究的范畴。连接组学(Connectomic)研究旨在通过精确绘制每个细胞如何与其他细胞进行连接,从而实现上述目的。
CVPR 2024 | ABNN:将大型预训练模型无缝转换为贝叶斯神经网络...
后者主要在StreetHazards、BDD-Anomaly和MUAD等数据集上进行,网络架构为DeepLabv3+。作者选取了现有流行的BNN方法作为对比baseline,包括BatchEnsemble[2],DeepEnsembles[1]和Laplace[3]等。下表展示了ABNN与其他对比方法在CIFAR-100数据集上的性能对比,可以看出,ABNN在保持高分类准确率的同时,在不确定性指标(...