99精品伊人亚洲|最近国产中文炮友|九草在线视频支援|AV网站大全最新|美女黄片免费观看|国产精品资源视频|精彩无码视频一区|91大神在线后入|伊人终合在线播放|久草综合久久中文

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評論與回復(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

電子信號(hào)和神經(jīng)元的交換或許將更為自由和安全

454398 ? 來源:工程師吳畏 ? 2018-12-28 10:47 ? 次閱讀
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

谷歌 AlphaGo 橫掃亞洲圍棋頂尖高手之余,也將 AI 人工智能的概念推廣至全球。近兩年科技公司不是已經(jīng)「All in AI」,就是正在「All in AI」的路上。人工智能想要達(dá)到人類的智力,正如 AI 背后的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模仿的是人類大腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),腦神經(jīng)科學(xué)的發(fā)展,對人工智能技術(shù)有著巨大影響。

11 月 12 日,極客公園前沿社活動(dòng)邀請到認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)之父邁克爾·加扎尼加(Michael S. Gazzaniga)教授,與暴風(fēng)集團(tuán)董事長&CEO 馮鑫、豆瓣創(chuàng)始人&CEO 阿北、和緩醫(yī)療董事長&CEO 李宇、航旅縱橫創(chuàng)始人薄滿輝等嘉賓一起分享腦科學(xué)的現(xiàn)在和未來。此次近場研究還特別邀請到 ThinkPad 作為前沿社思考伙伴,一同感受思考的碰撞,共同見證時(shí)代的進(jìn)化。

加扎尼加教授表示,腦神經(jīng)科學(xué)研究的挑戰(zhàn)在于簡單動(dòng)作的背后是無窮的排列組合。例如,一個(gè)簡單的勾勾手指的動(dòng)作,只需要 300 個(gè)神經(jīng)元即可完成。但是,同樣的動(dòng)作,同樣的 300 個(gè)神經(jīng)元,它們完成這個(gè)動(dòng)作的排列組合卻有 2 萬個(gè)之多。

現(xiàn)在用于人工智能的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原型,來自之前腦科學(xué)專家對人類大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理解。目前,新的「光遺傳學(xué)」(Optogenetics)能夠模擬并提取單個(gè)神經(jīng)元的計(jì)算,以及神經(jīng)元線路和神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算能力。如果技術(shù)成熟,意味現(xiàn)有的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)將面臨革新。

硅谷巨頭如伊隆·馬斯克和馬克·扎克伯格,都在近年來開始投入到腦機(jī)接口(BMI Brain Machine Interface)技術(shù)的研發(fā)中。其中,植入式腦機(jī)接口雖然有效,但是由于對人類大腦會(huì)產(chǎn)生較強(qiáng)的傷害,并且容易被大腦排斥而困難重重。加扎尼加介紹了一種新的技術(shù),創(chuàng)造一個(gè)模仿大腦的液態(tài)環(huán)境,在這樣一個(gè)液態(tài)環(huán)境中,電子信號(hào)和神經(jīng)元的交換或許將更為自由和安全——這將改變腦機(jī)接口技術(shù)的進(jìn)程,甚至改變未來計(jì)算機(jī)的架構(gòu)。

下面來看看認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)之父邁克爾·加扎尼加教授的分享精華:

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。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,請聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

    評論

    相關(guān)推薦
    熱點(diǎn)推薦

    無刷直流電機(jī)單神經(jīng)元自適應(yīng)智能控制系統(tǒng)

    摘要:針對無刷直流電機(jī)(BLDCM)設(shè)計(jì)了一種可在線學(xué)習(xí)的單神經(jīng)元自適應(yīng)比例-積分-微分(PID)智能控制器,通過有監(jiān)督的 Hebb學(xué)習(xí)規(guī)則調(diào)整權(quán)值,每次采樣根據(jù)反饋誤差對神經(jīng)元權(quán)值進(jìn)行調(diào)整,以實(shí)現(xiàn)
    發(fā)表于 06-26 13:36

    無刷直流電機(jī)單神經(jīng)元PI控制器的設(shè)計(jì)

    摘要:研究了一種基于專家系統(tǒng)的單神經(jīng)元PI控制器,并將其應(yīng)用于無刷直流電機(jī)調(diào)速系統(tǒng)中??刂破鲗?shí)現(xiàn)了PI參數(shù)的在線調(diào)整,在具有PID控制器良好動(dòng)態(tài)性能的同時(shí),減少微分項(xiàng)對系統(tǒng)穩(wěn)態(tài)運(yùn)行時(shí)的影響,并較好
    發(fā)表于 06-26 13:34

    蚌埠:傳感“神經(jīng)元”激活產(chǎn)業(yè)新脈動(dòng),智能傳感器產(chǎn)業(yè)邁向千億新征程

    的"神經(jīng)元",用微小身軀傳遞著海量信號(hào)。而在安徽蚌埠,一場關(guān)于"感知"的產(chǎn)業(yè)革命正澎湃上演。 ? 群賢畢至探"智感",第七屆智能傳感器產(chǎn)業(yè)發(fā)展大會(huì)啟幕 ? 5月24日,淮河之畔的蚌埠迎來一場科技盛宴——以"芯聚江淮 智感世界"為主題的
    的頭像 發(fā)表于 05-28 18:09 ?326次閱讀

    工業(yè)交換機(jī)與普通交換機(jī)的區(qū)別:為什么工廠網(wǎng)絡(luò)寧貴不省?

    在工業(yè)4.0和智能制造的浪潮下,工廠的每一臺(tái)設(shè)備、每一處傳感器都成了網(wǎng)絡(luò)中的“神經(jīng)元”,而連接這些“神經(jīng)元”的核心設(shè)備——工業(yè)交換機(jī),卻常被忽視。許多人會(huì)問:“工業(yè)交換機(jī)和普通
    的頭像 發(fā)表于 05-23 17:14 ?297次閱讀

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)原則

    ,僅作為數(shù)據(jù)輸入的接口。輸入層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)通常與輸入數(shù)據(jù)的特征數(shù)量相對應(yīng)。 隱藏層 :對輸入信號(hào)進(jìn)行非線性變換,是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核心部分,負(fù)責(zé)學(xué)習(xí)輸入與輸出之間的復(fù)雜映射關(guān)系。隱藏層可以有一層或多層,層數(shù)和
    的頭像 發(fā)表于 02-12 16:41 ?741次閱讀

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比較

    多層。 每一層都由若干個(gè)神經(jīng)元構(gòu)成,神經(jīng)元之間通過權(quán)重連接。信號(hào)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中是前向傳播的,而誤差是反向傳播的。 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN) :
    的頭像 發(fā)表于 02-12 15:53 ?665次閱讀

    如何訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

    從輸入層向輸出層傳播的過程。具體來說,輸入層的信號(hào)經(jīng)過加權(quán)和運(yùn)算后傳遞給隱藏層,隱藏層的神經(jīng)元接收來自前一層的信號(hào),經(jīng)過激活函數(shù)處理后再傳遞給下一層,直到最終到達(dá)輸出層。每一層的輸出都是下一層輸入的來源。其中,y表示當(dāng)前
    的頭像 發(fā)表于 02-12 15:10 ?910次閱讀

    深度學(xué)習(xí)入門:簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建與實(shí)現(xiàn)

    深度學(xué)習(xí)中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是核心模型。今天我們用 Python 和 NumPy 構(gòu)建一個(gè)簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由多個(gè)神經(jīng)元組成,神經(jīng)元之間通過
    的頭像 發(fā)表于 01-23 13:52 ?528次閱讀

    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中神經(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),現(xiàn)在它們只是能夠在某些應(yīng)用中提供最先進(jìn)性能的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。近年來,由于
    的頭像 發(fā)表于 01-09 10:24 ?1184次閱讀
    人工<b class='flag-5'>神經(jīng)</b>網(wǎng)絡(luò)的原理和多種<b class='flag-5'>神經(jīng)</b>網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)方法

    請問ADS1298稱為生理信號(hào)測量轉(zhuǎn)換器,和傳統(tǒng)AD轉(zhuǎn)換器有什么區(qū)別?

    請問ADS1298稱為生理信號(hào)測量轉(zhuǎn)換器,和傳統(tǒng)AD轉(zhuǎn)換器有什么區(qū)別。我想使用其作為神經(jīng)元和肌肉細(xì)胞信號(hào)的檢測,精度要達(dá)到0.1mV以下,不知道是否合適。
    發(fā)表于 01-01 06:39

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

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),也稱為全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Fully Connected Neural Networks,F(xiàn)CNs),其特點(diǎn)是每一層的每個(gè)神經(jīng)元都與下一層的所有神經(jīng)元相連。這種結(jié)構(gòu)簡單直觀,但在
    的頭像 發(fā)表于 11-15 14:53 ?1867次閱讀

    RNN模型與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別

    傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)) 2.1 結(jié)構(gòu) 傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通常指的是前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Feedforward Neural Networks, FNN),是一種最簡單的人工
    的頭像 發(fā)表于 11-15 09:42 ?1125次閱讀

    關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),這些概念你厘清了么~

    神經(jīng)元都是輸入的線性變換——輸入乘以數(shù)字(權(quán)重w)并加上一個(gè)常數(shù)(偏置b),然后通過一個(gè)固定的非線性函數(shù)產(chǎn)生輸出,該函數(shù)也被稱為激活函數(shù) ^1^ 。作為網(wǎng)絡(luò)中唯一的非線性部分,激活函數(shù)用于定義人工神經(jīng)元
    發(fā)表于 10-24 13:56

    什么是自由電子激光

    自由電子激光器原理圖 自由電子激光是利用自由電子為工作媒質(zhì)產(chǎn)生的強(qiáng)相干輻射,它的產(chǎn)生機(jī)理不同于原子內(nèi)束縛電子的受激輻射。自由電子激光的概念是
    的頭像 發(fā)表于 07-24 06:26 ?720次閱讀
    什么是<b class='flag-5'>自由電子</b>激光

    Python自動(dòng)訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)是機(jī)器學(xué)習(xí)中一種重要的模型,它模仿了人腦神經(jīng)元的工作方式,通過多層節(jié)點(diǎn)(神經(jīng)元)之間的連接和權(quán)重調(diào)整來學(xué)習(xí)和解決問題。Python由于其強(qiáng)大的庫支持(如TensorFlow、PyTorch等),成為了實(shí)現(xiàn)和
    的頭像 發(fā)表于 07-19 11:54 ?698次閱讀