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内容摘要:原标题:机器学习的新突破:谷歌研究人员使用AI自动重建大脑神经元最近,谷歌与马克斯普朗克神经生物学研究所合作,发表了一篇关于《自然方法》的强有力的论文。使用循环神经网...

原标题:机器学习的新突破:谷歌研究人员使用AI自动重建大脑神经元

最近,谷歌与马克斯普朗克神经生物学研究所合作,发表了一篇关于《自然方法》的强有力的论文。使用循环神经网络算法自动重建神经元连接组,不仅可以连通组提供高分辨率视觉成像,精度达到一个数量级,为连接组学研究带来新的突破。

在神经系统中绘制神经网络的结构——这是一个名为“连接组学”的研究领域,——无疑是计算密集型的。

人脑中大约有860亿个神经元通过100万亿个突触相连,成像1立方毫米的脑组织可以产生超过1000太字节的数据(10亿张照片)。

根据《连接组:让你独一无二》在本书中,连接分组主要是分析神经元的连接和组织以实现分析大脑运行机制的最终目标的主题。联结主义认为大脑的工作机制与神经元的联系有关。如果两个神经元之间存在突触交叉,则两个神经元“连接”。通过突触,神经元可以将信息传递给另一个神经元。

雷锋网注:神经元的结构

AI帮助神经元连接组以一个数量级的精度可视化成像

为了看到连接组,科学家们经历了各种探索。更常见的是染色脑组织,然后用电子显微镜观察脑切片,以获得大量的神经元连接的局部特定信息,然后聚合在一起形成整个神经网络信息。大脑,但在具体的操作过程中克服。许多困难和大量的人力物力。第二种是通过MRI(核磁共振)观察活体大脑,但分辨率很低,只有几毫米。

如果我们可以想象大脑中的突触连接信息和连接组信息,那么一眼就可以看出一个人的大脑是否受损。针对某些疑难脑部疾病的针对性治疗将成为可能。

7月16日,一个高精度自动重建神经元与洪水填充网络(》)发表在《自然方法》本文中,马克斯普朗克神经生物学研究所的科学家们展示了一种循环神经网络算法(一种机器学习)设计用于连接组的常用于手写和语音识别的算法。量身定制分析。

谷歌研究人员不是第一个将机器学习应用于连接组的人。今年3月,英特尔与麻省理工学院的计算机科学和人工智能实验室合作开发了“下一代”脑图像处理系统。但谷歌声称他们的模型的准确性比包括英特尔在内的英特尔公司的深度学习技术高出一个数量级。

雷锋注意:Google的算法跟踪鸣禽大脑中的3D突触

使用洪水填充网络算法进行三维图像分割

在大电子显微镜数据中跟踪神经网络是图像分割的常用方法。传统算法将此过程分为至少两个步骤。:使用边缘检测器或机器学习分类器来查找神经网络之间的边界,然后使用分水岭或图形切割等算法对非边界划分的图像像素进行分组。

2015年,研究人员开始尝试基于结合这两个步骤的递归神经网络的替代方法。该算法将点固定在特定像素处,然后使用循环卷积神经网络迭代地“填充”区域,该网络预测哪些像素与原始像素相同。

雷锋注意:拆分填充网络,用于在2D中分割对象

设置预期的运行长度测量精度

自2015年以来,研究人员一直致力于将这种新方法应用于大型连通组数据集,并严格量化其准确性。

为了测试准确性,研究小组设置“预期运行长度”(ERL)指示器,以随机提取和跟踪大脑3D图像中的神经元,然后通过算法在误差之前测量神经元的距离。

雷锋注意:蓝线表示使用ERL测量的结果;红线表示“合并率”,即两个独立神经元被误认为是目标跟踪的频率。

研究小组报告说,在对100万立方米微斑马雀脑进行大脑扫描并用ERL测量后,该模型比以前的算法“好得多”。

雷锋注意:使用泛滥网络算法自动重建斑马草麻雀的大脑神经元

“这些自动化的结果可以与少量的额外人力相结合,以消除残留错误。马克斯普朗克研究所的研究人员现在可以研究鸣鸟连接组,以获得新的见解,例如斑马雀科唱歌,学习唱歌的方式,本文的作者,Viren Jain和Michal Januszewski,在一篇博客文章中写道。

除了论文之外,该团队还在Github上发布了模型的TensorFlow代码,以及用于可视化数据集和改进重构结果的WebGL 3D软件。他们计划在未来改进系统,以完全自动化突触解决过程,并“帮助马克斯普朗克研究所和其他机构的项目。”

通过: venturebeat; googleblog;自然

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