读系列课件，逐步揭开AI的黑盒 ...

SNN 可以作为模拟或数字电路实现。主要区别在于它们的实现方式，而不是它们的逻辑作。两者都利用权重并通过多级数组触发神经元。模拟方法具有连续运行和集成以及非常低功耗运行的优势。数字方法更灵活，更适合某些模型。

在我们大脑运转的世界里，有些时候齿轮会提前开始松动。当神经退行性疾病如阿尔茨海默病(AD)或额颞叶痴呆(FTD)悄然而至时，早期精准诊断可以显著改善患者的生活质量。然而，这种诊断往往面临巨大挑战，因为不同类型的神经退行性疾病在症状表现和大脑核磁共振(MRI)影像上存在大量重叠。 今天要介绍的是法国波尔多大学LaBRI实验室的Andrew ...

为了解决这一挑战，微云全息开发了一种名为GRU-CNN Crypto Analyzer的新型技术。该技术结合了卷积神经网络（CNN）和门控循环单元（GRU），通过深度 ...

卷积神经网络（CNN）是一种专门用于处理图像数据的深度学习模型，它的工作原理可以简单理解为以下几步： 1. 输入层：首先，把图像输入到网络中。

为解决以往模拟神经退行性疾病不真实的问题，研究人员开展用 CNN 模型模拟视觉系统疾病的研究。结果显示模型能模拟疾病进展中的认知变化。该研究有助于理解疾病机制，推动相关康复治疗发展，值得科研读者一读。 在科技飞速发展的今天，人工智能与神经 ...

在这项新的研究中，Wang 结合了单细胞 RNA 测序和空间转录组分析这两种分子技术，研究了小鼠中支配肠道等腹部器官的主要交感神经节细胞的基因 ...

在神经网络的基础上，卷积神经网络（CNN）是如何完成图像识别任务的？本文介绍了其相关基本原理，一起来看看吧。 上文介绍了神经网络的基础 ...

最近我们被客户要求撰写关于CNN（卷积神经网络）的研究报告，包括一些图形和统计输出。 无人驾驶汽车最早可以追溯到1989年。神经网络已经存在很长时间了，那么近年来引发人工智能和深度学习热潮的原因是什么呢？ 答案部分在于摩尔定律以及硬件和计算 ...