0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評(píng)論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會(huì)員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識(shí)你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以復(fù)制受損的大腦以使神經(jīng)病患者受益

倩倩 ? 來源:互聯(lián)網(wǎng)分析沙龍 ? 作者:互聯(lián)網(wǎng)分析沙龍 ? 2020-12-19 09:50 ? 次閱讀

索爾克研究所(Salk Institute)的研究人員已經(jīng)使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu),以算法模擬了神經(jīng)心理障礙患者對(duì)前額葉皮層的損害。該團(tuán)隊(duì)認(rèn)為其發(fā)現(xiàn)可以為改善AI的發(fā)展以及個(gè)性化的臨床療法提供參考。

資深研究作者Terrence Sejnowski博士及其同事在《美國國家科學(xué)院院刊》上發(fā)表的研究報(bào)告中描述了他們的工作。

科學(xué)家專注于讓他們的AI模擬“門控”的皮質(zhì)機(jī)制,該機(jī)制控制神經(jīng)元簇之間的信息流,以將現(xiàn)有知識(shí)應(yīng)用于新情況。

他們注意到先前建模前額葉皮層損傷的嘗試產(chǎn)生了令人失望的結(jié)果,他們通過將不同的信息包(即人工神經(jīng)元)“委托”給人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不同子區(qū)域來解釋其系統(tǒng)鏡像的生物門控。

這組作者說,他們的系統(tǒng)是第一個(gè)在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中而不是在離散的子區(qū)域中重新創(chuàng)建門控的系統(tǒng)。

在索爾克新聞部門發(fā)表的一篇文章中,主要作者本津達(dá)(Ben Tsuda)攻讀醫(yī)學(xué)博士學(xué)位和博士學(xué)位,他說,這項(xiàng)工作使人們對(duì)大腦的組織方式有了細(xì)致的了解。Tsuda說,這一進(jìn)展“既對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)有影響,也使他們對(duì)影響前額葉皮層的某些疾病有了更好的了解?!?/p>

Salk教授Kay Tye博士補(bǔ)充說,即使是最復(fù)雜的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也無法匹敵人類的大腦。她解釋說,一個(gè)關(guān)鍵的原因是大腦可以用不同的規(guī)則來概括各種任務(wù)的知識(shí)。

Tye說:“在這項(xiàng)新工作中,我們展示了信息門控如何為我們的新的和改進(jìn)的前額葉皮層模型提供動(dòng)力?!?/p>

責(zé)任編輯:lq

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
  • 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    關(guān)注

    42

    文章

    4774

    瀏覽量

    100894
  • 算法
    +關(guān)注

    關(guān)注

    23

    文章

    4622

    瀏覽量

    93055
  • AI
    AI
    +關(guān)注

    關(guān)注

    87

    文章

    31133

    瀏覽量

    269453
收藏 人收藏

    評(píng)論

    相關(guān)推薦

    人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理和多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)方法

    所擬合的數(shù)學(xué)模型的形式受到大腦神經(jīng)元的連接和行為的啟發(fā),最初是為了研究大腦功能而設(shè)計(jì)的。然而,數(shù)據(jù)科學(xué)中常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為大腦模型已經(jīng)過時(shí)
    的頭像 發(fā)表于 01-09 10:24 ?105次閱讀
    人工<b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)</b>的原理和多種<b class='flag-5'>神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)</b>架構(gòu)方法

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比較

    在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型被廣泛應(yīng)用于各種任務(wù),如圖像識(shí)別、自然語言處理和游戲智能等。其中,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNNs)和傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是兩種常見的模型。 1. 結(jié)構(gòu)差異 1.1 傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    的頭像 發(fā)表于 11-15 14:53 ?563次閱讀

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)系

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Backpropagation Neural Network)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,簡(jiǎn)稱CNN)是兩種在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域
    的頭像 發(fā)表于 07-10 15:24 ?1621次閱讀

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Networks,簡(jiǎn)稱ANNs)之間的關(guān)系與區(qū)別,是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域中一個(gè)基礎(chǔ)且重要的話題。本文將從定義、結(jié)構(gòu)、算法、應(yīng)用及未來發(fā)展等多個(gè)方面,詳細(xì)闡述BP
    的頭像 發(fā)表于 07-10 15:20 ?1174次閱讀

    rnn是遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    RNN(Recurrent Neural Network)是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),而非遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種具有時(shí)間序列特性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),能夠處理序列數(shù)據(jù),具有記憶功能。以下是關(guān)于循環(huán)
    的頭像 發(fā)表于 07-05 09:52 ?595次閱讀

    遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Recurrent Neural Network,簡(jiǎn)稱RNN)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Recurrent Neural Network,簡(jiǎn)稱RNN)實(shí)際上是同一個(gè)概念,只是不同的翻譯方式
    的頭像 發(fā)表于 07-04 14:54 ?809次閱讀

    循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別

    結(jié)構(gòu)。它們?cè)谔幚聿煌愋偷臄?shù)據(jù)和解決不同問題時(shí)具有各自的優(yōu)勢(shì)和特點(diǎn)。本文將從多個(gè)方面比較循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別。 基本概念 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種具有循環(huán)連接的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),它
    的頭像 發(fā)表于 07-04 14:24 ?1350次閱讀

    深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與基本神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別

    在探討深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Deep Neural Networks, DNNs)與基本神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(通常指?jìng)鹘y(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))的區(qū)別時(shí),我們需要從多個(gè)維度進(jìn)行深入分析。這些維度包括
    的頭像 發(fā)表于 07-04 13:20 ?971次閱讀

    反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別

    反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Backpropagation Neural Network,簡(jiǎn)稱BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它通過反向傳播算法來調(diào)整網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重和偏置,以達(dá)到最小化誤差的
    的頭像 發(fā)表于 07-03 11:00 ?830次閱讀

    如何使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行建模和預(yù)測(cè)

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),可以用于建模和預(yù)測(cè)變量之間的關(guān)系。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種受人腦啟發(fā)的計(jì)算模型,由大量的節(jié)點(diǎn)(神經(jīng)
    的頭像 發(fā)表于 07-03 10:23 ?780次閱讀

    bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    Network)有相似之處,但它們之間還是存在一些關(guān)鍵的區(qū)別。 一、引言 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)的計(jì)算模型,它由大量的神經(jīng)元(或稱為節(jié)點(diǎn))組成,這些神經(jīng)元通過權(quán)重連接在一起
    的頭像 發(fā)表于 07-03 10:14 ?872次閱讀

    bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)區(qū)別是什么

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Backpropagation Neural Network)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,簡(jiǎn)稱CNN)是兩種不同類型的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它們?cè)?/div>
    的頭像 發(fā)表于 07-03 10:12 ?1249次閱讀

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理是什么

    基本概念、結(jié)構(gòu)、訓(xùn)練過程以及應(yīng)用場(chǎng)景。 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念 1.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種受人腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)啟發(fā)的數(shù)學(xué)模型,由大量的節(jié)點(diǎn)(神經(jīng)
    的頭像 發(fā)表于 07-02 14:44 ?677次閱讀

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks,簡(jiǎn)稱CNN)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Backpropagation Neural Networks,簡(jiǎn)稱BPNN)是兩種
    的頭像 發(fā)表于 07-02 14:24 ?4361次閱讀

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在數(shù)學(xué)建模中的應(yīng)用

    數(shù)學(xué)建模是一種利用數(shù)學(xué)方法和工具來描述和分析現(xiàn)實(shí)世界問題的過程。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)和功能的計(jì)算模型,可以用于解決各種復(fù)雜問題。在數(shù)學(xué)建模中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    的頭像 發(fā)表于 07-02 11:29 ?982次閱讀