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最新计算机神经络识别图像达灵长类动物水平

本帖最后由 lkl123 于 2024-3-1 19:43 编辑

  据物理学家组织近日报道,美国麻省理工大学神经科学家的一项研究发现,一代的所谓深度神经络能比得上灵长类动物的大脑。这提高了人们对灵长类大脑工作原理的理解,有望开发更好的人工智能,带来修复视觉机能障碍的新方法,相关论文发表在近的《公共科学图书馆计算生物学》上。

  新研究指出,目前的络是纽约大学开发的一种模型,在对目标分类识别上能达到猕猴大脑的水平。论文高级作者、MIT脑与认知科学系神经科学教授詹姆斯狄卡罗说,络的成功表明,神经科学家已相当准确地掌握了目标认知原理。模型能预测神经反应和物体在神经丛空间的距离,概括了我们迄今的理解,让我们知道那些以往神秘的脑区发生了什么。

  早在上世纪70年代,科学家就开始构建神经络。受大脑分级处理视觉信息的启发,构建了视觉神经络模型。他们在模型中构造出多个计算层,每层执行一步数学运算。在每一层,图像目标的表达越来越复杂,无关的信息被放到一边。每个元素都是非常简单的数学式,论文作者、MIT麦戈文研究所博士后查尔斯卡迪欧说,但千百万这些元素结合在一起,从原始信号到用于目标识别的表达式之间就形成了极复杂的转换。

  研究人员首先检测了大脑的目标识别能力。他们颞下(IT)皮层和V4脑区植入了电极阵列。再把这些和深度神经络生成的表达进行对比,深度神经络由系统中每个计算元素生成的数字矩阵构成。每幅图像会产生一个不同的数组。模型的性取决于能否把相似的对象归类到相似的表达集群。

  卡迪欧说,这种神经络近取得的成功,取决于两个主要因素:一是计算处理能力,尤其是图形处理单元(GPUs)方面的巨大进步;第二是研究人员能访问大型分类数据库,用数据来训练算法。

  初,神经络并不能很好地识别这些图像,但随着它们看的图像越来越多,不断发现错误,精简算法,终它们对目标物体的识别会变得越来越。
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发表于 2024-3-1 14:42:22 | 显示全部楼层 |阅读模式

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