卷积神经网络(CNNs)是一种用于图像分类和处理的深度学习模型。CNNs是基于人脑视觉系统的设计原理,通过应用卷积层、池化层和全连接层来学习图像特征。 一个CNN模型通常由多个卷积层、激活函数、池化层和全连接层组成。卷积层通过将输入图像与一组可...
许多spiking网络的训练方法都是先训练传统的前馈神经网络，然后将训练后的权值转化为spiking网络，使之近似于原始人工神经网络的行为。使用这些方法获得的spiking网络使用速率编码，其中神经元的spiking速率编码与ANN神经元的模拟输出对应的模拟量。随后，高峰值率将掩盖峰值活动的离散性。在这篇论文中，开发了一种直接训练...
为了完成本研究的任务,研究者利用倒编码模型(inverted encoding model,IEM) 设计了一系列新的刺激,同时将多元解码算法和EEG技术相结合以研究神经表征的时间动力学变化模型,重点探讨项目的编码方式为稳定编码还是动态编码。研究结果显示:一组相似的项目被以建构的方式储存在大脑的不同脑区里面,具体的,在前额叶发现了简单...
综上所述,从群体水平上解码的编码信息比单细胞水平丰富,基于细胞群体方法分析可以更准确地表征海马的神经编码,并且能够通过神经表征的分布性特质来揭示DG和CA1空间编码的强大鲁棒性。
为了完成本研究的任务,研究者利用倒编码模型(inverted encoding model,IEM) 设计了一系列新的刺激,同时将多元解码算法和EEG技术相结合以研究神经表征的时间动力学变化模型,重点探讨项目的编码方式为稳定编码还是动态编码。研究结果显示:一组相似的项目被以建构的方式储存在大脑的不同脑区里面,具体的,在前额叶发现了简单...
图神经网络(Graph Neural Networks,GNN)是一种用于处理图数据的机器学习模型,在各种领域如社交网络分析、生物信息学和化学领域具有广泛的应用。GNN的核心思想是通过消息传递和图结构更新来学习节点和图的表示。本案例将以一个化学物质的分子...
梯度感受野: 人在看东西时, 视野是有梯度的! 现有神经网络卷积丢失了这一梯度,损失了位置信息。本模块补全; 群编码:基于梯度编码,实现大脑网络模拟。 人工智能 科学 知识 校园学习 知识分享官 算法 神经网络 研究生 自然语言处理 科研 学术 机器学习
最近的一些批评性评论对深度学习(DL)和标准机器学习(SML)在大脑影像数据分析上的应用进行了不利的比较。然而,他们的结论通常基于预设的特征,从而剥夺了深度学习的主要优势——表征学习。我们对结构MRI图像在多个分类和回归任务中进行了大规模的系统比较,以展示表征学习对深度学习的重要性。结果表明,如果按照常见的深度学...
神经网络是机器学习模型,它使用连接节点或神经元层来识别数据集中的模式并执行任务,例如对图像进行分类或识别语音。但这些模型可以包含数十亿个权重参数,这些参数是在处理输入数据时转换输入数据的数值。这些权重必须存储在内存中。同时,数据转换过程涉及数十亿个代数计算,这需要大量的功率来执行。
系统学习机器学习和深度学习的理论知识及对应的代码实现方法,掌握图像处理的基础知识,以及经典机器学习算法和最新的深度神经网络、迁移学习、对抗生成网络等算法的基本原理及其MATLAB编程实现方法。采用“理论讲解+案例实战+动手实操+讨论互动”相结合的方式,抽丝剥茧、深入浅出分析图像处理、机器学习和深度学习在应用时需要...