大乐透开奖:机器学习新突破:谷歌研究人员利用AI自动重构大脑神经元

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最近,谷歌与马克斯普朗克神经生物学研究所合作,在《Nature Methods》公开了重磅论文,用循环神经网络算法自动重组神经元连接组。不仅可以向连接组展开高分辨率可视化光学,准确度更上一层楼,为连接组学研究带来了新的突破。(威廉莎士比亚、Northern Exposure(美国电视连续剧)、Northern Exposure(美国电视))在神经系统上绘制神经网络的结构——,毫无疑问,名为“连接组学”的研究领域3354是计算密集型的人脑中约有860亿个神经元通过100万亿个神经元连接在一起,对立方毫米的脑组织进行光学处理,最多可以分解1000TB的数据(10亿张照片)。《相连组:可谓独一无二的你》这本书说,连接组学是一门学科,主要是分析神经元之间的连接和组织方式,超过分析大脑运行机制的最终目的。

连接主义指出,大脑的工作机制埋藏在神经元的连接中。如果两个神经元之间有一个神经元交点,这两个神经元就是“连接的”。通过神经元,一个神经元可以将信息传递给另一个神经元。

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记录:神经元的结构AI有助于神经元连接组的可视化光学,准确度提高一个层次,为了看到连接组,科学家们进行了各种探索。更常用的是染色大脑的组织,然后用电子显微镜仔细观察大脑切片,获得神经元连接的大量局部明确信息,并将大脑的整个神经网络信息聚集在一起。

但是在具体的操作过程中,需要解决很多困难,消耗很多人力和物力。二是通过核磁共振(MRI)观测活体大脑,但分辨率低,只有毫米级。

如果我们能够展开高分辨率的可视化光学,将与大脑神经元相关的信息相关联的组信息,就能一眼看出一个人的大脑是否受损,并对困难的脑部疾病进行针对性化疗。7月16日,一篇名为《Nature Methods》(high-precision automated reconstruction of neurons with flood-filling networks)的论文在《利用泛洪网络对神经元展开高精度的自动重构》杂志上公开了。谷歌和马克斯普朗克神经生物学研究所谷歌的研究人员不是第一个将机器学习应用于连接组学的人。今年3月,英特尔与麻省理工学院的计算机科学及人工智能研究所合作开发了“下一代”大脑图像处理系统。

但是谷歌坚持认为,他们的模型比包括英特尔在内的企业发表的深度自学技术更准确。(威廉莎士比亚,Northern Exposure(美国电视连续剧),记录):Google的算法通过在鸣金大脑中跟踪3D的神经神经元,利用洪水网络(Flood-FillingNetworks)算法展开3D图像分割,从大型电子显微镜数据中跟踪神经网络,从而实现图像分割现有算法将此过程分为至少两个阶段。在边缘检测装置或机器学习分类器中查找神经网络之间的边界,然后使用watershed或graph cut等算法将未被边界分割的图像像素分组。

2015年,研究人员尝试了基于重复神经网络的替代方案,开始融合这两个阶段。该算法在特定像素点指定一个点,然后使用循环卷积神经网络递归地“填充”区域。这个神经网络可以预测与初始像素完全相同的像素。

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(Public number:)记录:Flood-Filling网络原著在2015年以后,研究人员将这种新方法应用于大型连接组数据集,并努力严格分析准确性。为了验证准确性,研究小组根据名为“预期操作长度(ERL)”的指标,从大脑的三维图像中随机提取神经元进行跟踪,然后测量算法在错误前跟踪神经元的距离。
记录:ERL测量结果中使用的蓝线响应;红线回答了“分割亲合率”。也就是说,两个独立国家的神经元被误认为一个目标,追踪的频率研究组对100万立方微米的斑胸麻雀大脑进行大脑扫描后,用ERL进行测量,报告说,该模型比以前的算法要好很多。

记录:利用洪水网算法自动重建斑胸草雀的大脑神经元。“这种自动化带来的结果是,融合少量额外的人力投入,可以避免剩余的误差。马克斯普朗克研究所的研究人员现在可以研究鸣金连接组,获得新的理解,包括点胸草鸟如何唱歌,如何自学。

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”除了该论文的作者Viren Jain和Michal Januszewski论文外,团队还在Github上发布了用于扩展模型的TensorFlow代码和数据集可视化以及改善重建结果的Web GL 3D软件。他们计划在未来改进这个系统,使神经元分析过程几乎自动化,并“得到马克斯普朗克研究所和其他机构的项目的帮助”。Via:venturebeat;谷歌博客;Nature原创文章,发布许可禁令。

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