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四川大学计算机学院章毅教授团队在EBioMedicine上发表文章——基于神经网络的自动早产儿视网膜病变检测（图）
四川大学计算机学院 章毅 教授 EBioMedicine 神经网络 自动早产儿 视网膜 病变检测
2018/10/26
近日，我校计算机学院章毅教授团队在医学领域重要期刊EBioMedicine(影响因子6.183，该刊是由Lancet和Cell联合出版)上发表了题为“Automated retinopathy of prematurity screening using Deep Neural Networks”的研究论文，研究了基于神经网络的智能早产儿视网膜病变检测方法。论文第一作者为我校计算机学院王建勇博士和...
“可视化”人工神经网络揭示细胞内部活动
可视化 人工神经网络 细胞 内部活动
2018/3/28
英国《自然·方法》杂志日前在线发表的一篇论文称，美国科学家创建了一种“可视化”人工神经网络，这是全新的、过程可获取的深度学习计算机算法，能够揭示细胞的内部活动。其有能力帮助人们更好地理解此前未知的基因学和生理学背后的机制。人工智能（AI）已可以执行多种通常需要人类完成的复杂任务，比如面部识别、翻译语言和玩游戏。而深度学习网络，是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法，也被称为人工神经网络，本身...
基于GA-BP神经网络的柴油喷雾贯穿距预测
BP神经网络 柴油喷雾 贯穿距 预测
2019/3/5
为解决柴油喷雾贯穿距测量的问题，提出一种基于GA-BP神经网络的预测方法。首先通过实验得到30组柴油在定容弹中不同环境背压、喷油压力和喷油脉宽等条件下的喷雾贯穿距，然后将前20组数据作为训练样本，后10组数据作为测试样本，最后分别通过BP神经网络和GA-BP神经网络建立喷雾贯穿距的预测模型。研究结果表明：GA-BP神经网络预测模型的平均相对误差和相对误差方差均比BP神经网络预测模型的低，并且其达到...
北京大学生命科学学院陶乐天课题组近期在Entropy杂志特刊Information Theory in Neuroscience上发表了题为“Mutual Information and Information Gating in Synfire Chains”的论文。该课题组此前的工作发现通过增加门控电流，脉冲门控同步放电链有着比原始的同步放电链更为强大的信息传输能力，这次的工作利用信息论手段，...
基于新型三元卷积神经网络的行人再辨识算法
行人再辨识 深度学习 三元卷积神经网络
2018/5/21
基于三元卷积神经网络的行人再辨识算法多数采用欧式距离度量行人之间的相似度，并配合铰链(hinge)损失函数进行卷积神经网络的训练。然而，这种作法存在两个不足：欧式距离作为行人相似度，鉴别力不够强；铰链损失函数的间隔(Margin)参数设定依赖于人工预先设定且在训练过程中无法自适应调整。为此，针对上述两个不足进行改进，该文提出一种基于新型三元卷积神经网络的行人再辨识算法，以提高行人再辨识的准确率。首...
卷积神经网络在车辆识别系统中的应用
车辆识别 卷积神经网络 批归一化
2018/11/20
针对工厂厂房和仓库无人门禁系统需对货运车辆单独检测与识别的特殊需求，提出一种融合Darknet19网络与SSD （Single Shot-multibox Detector）模型的车辆检测与识别模型。首先，采集真实场景中包括行人、叉车、货车的大量图片并进行人工标注，构建一个私有数据集；其次，在Caffe框架下使用ImageNet2012数据集重新训练Darknet19网络，并通过更换基础分类网络及...
中国科学院自动化研究所提出以生物可塑性为核心的类脑脉冲神经网络（图）
中国科学院自动化研究所 以生物 可塑性 核心 类脑脉冲 神经网络
2018/1/23
据此，中国科学院自动化研究所类脑智能研究中心团队研究员曾毅课题组提出以生物可塑性为核心的类脑脉冲神经网络，在MNIST手写识别任务中正确率接近人工神经网络水平，拉近了类脑脉冲神经网络与人工智能应用之间的距离。课题组主要遴选了两条生物可塑性规则作为研究对象：首先，任何的理论优化方法，其最终目的都是为网络实现稳定的功能表达，在微观尺度即是神经元的膜电位改变和输入电流达到平衡，在宏观尺度即是网络功能输出...
2018年1月16日上午，IEEE Fellow刘德荣教授应邀在将军路校区自动化学院1号楼403会议室做题为“自适应动态规划最新进展”的学术报告。会议由自动化学院院长姜斌教授主持，自动化学院部分师生参加了报告会。刘教授的报告主要包括动态规划、自适应评判设计、迭代算法、近似误差分析、强化学习以及实际应用等方面。
近日，国际权威学术期刊《IEEE神经网络与学习系统汇刊》（IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems）聘任理学院王健副教授，自2018年1月起担任该期刊副主编（Associate Editor），聘期5年，主要负责指导和监督模式识别、监督学习、径向基函数神经网络、自组织学习、特征选择、神经网络模糊系统等研究领域的采编工作。《I...
基于BP神经网络的处理器节能技术研究
节能 DVFS BP神经网络 动态电压与频率调节
2018/6/13
研究芯片功耗中动态功耗部分，针对传统动态节能技术动态电压与频率调节（dynamic voltage and frequency scaling，DVFS）技术未能考虑预测CPU未来阶段行为的不足，提出BP-DVFS节能策略。为了提高下一阶段CPU利用率的预测准确性，更准确地对CPU进行动态调频进而降低其运行功耗。构建了一种FPU-CPU（forward predict utilization CP...
基于维特比算法的深度神经网络语音端点检测
语音端点检测 深度神经网络 维特比 语音识别
2018/6/11
语音端点检测（ｖｏｉｃｅａｃｔｉｖｉｔｙｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ＶＡＤ）是在连续语音信号中，将语音和非语言片段分离的技术。ＶＡＤ
在语音识别、说话人识别、语音编码等领域起着重要作用。传统 ＶＡＤ算法在类型已知的噪声环境下可以达到较好
的性能，但在实际情况中，未知噪声的影响通常会使系统性能下降显著，在差异化噪声下的 ＶＡＤ是端点检测的研
究难点。在总结现有语音端点检测算法基础上，提出了一种基于深度...
俄罗斯正在研发人工神经网络系统
俄罗斯 人工神经网络系统
2017/10/26
俄罗斯国家研究型大学“下诺夫哥罗德国立大学”正在研发自适应性神经接口，该接口由大脑接口神经网络和基于忆阻器的电子神经形态系统组成。此项研究工作为人类在活体生物组织与类生物神经网络兼容方面的首次科学尝试。“下诺夫哥罗德国立大学”所实施的方案为研发自适应性神经接口，其一端为活体组织，而另一端为基于忆阻器的神经网络。忆阻器神经系统与具有神经组织生物电活性记录和刺激功能的多电极系统相连，多电极系统可实现活...
清华大学量子信息中心段路明教授研究组发现深度神经网络和量子多体问题存在紧密关联，证明利用深度神经网络模型可以有效表示几乎所有量子多体系统的波函数，展示了神经网络和深度学习算法在量子多体问题研究中的巨大潜力，该成果的研究论文《利用深度神经网络对量子多体态的有效表示》（Efficient representation of quantum many-body states with deep neur...
Following the successes of previous events, the 15th International Symposium on Neural Networks (ISNN 2018) will be held in Minsk, Belarus. Located by the Svislach and the Nyamiha Rivers, Minsk is the...
俄罗斯科学家开发出一种用于矿藏研究的人工神经网络
俄罗斯 矿藏 人工神经网络
2017/9/12
俄罗斯联邦科研机构管理署发布消息称，俄科院科拉科学中心的研究人员使用人工神经网络方法绘制出复杂矿床的分布。这一研究成功发表在著名的国际期刊《科学报告》上。