Что нового
  • Что бы вступить в ряды "Принятый кодер" Вам нужно:
    Написать 10 полезных сообщений или тем и Получить 10 симпатий.
    Для того кто не хочет терять время,может пожертвовать средства для поддержки сервеса, и вступить в ряды VIP на месяц, дополнительная информация в лс.

  • Пользаватели которые будут спамить, уходят в бан без предупреждения. Спам сообщения определяется администрацией и модератором.

  • Гость, Что бы Вы хотели увидеть на нашем Форуме? Изложить свои идеи и пожелания по улучшению форума Вы можете поделиться с нами здесь. ----> Перейдите сюда
  • Все пользователи не прошедшие проверку электронной почты будут заблокированы. Все вопросы с разблокировкой обращайтесь по адресу электронной почте : info@guardianelinks.com . Не пришло сообщение о проверке или о сбросе также сообщите нам.

Нейронная Сеть Dgmm Научилась Воспроизводить То, Что Видит Ваш Мозг

Sascha

Заместитель Администратора
Команда форума
Администратор
Регистрация
9 Май 2015
Сообщения
1,071
Баллы
155
Возраст
52
Ученые мечтают воссоздать ментальные образы через сканирование мозга, но современные методы дают очень неточные результаты. Но трое китайских исследователей, похоже, решили эту проблему. Они

Пожалуйста Авторизируйтесь или Зарегистрируйтесь для просмотра скрытого текста.

алгоритм нейронной сети DGMM, который намного лучше справляется с воспроизведением изображений, полученных из результатов

Пожалуйста Авторизируйтесь или Зарегистрируйтесь для просмотра скрытого текста.

.

Команда тренирует свою сеть для воссоздания образов, подавая ей скан

Пожалуйста Авторизируйтесь или Зарегистрируйтесь для просмотра скрытого текста.

мозга человека, который смотрит на изображение, а затем просят сеть воссоздать исходное изображение на основе этих данных. После достаточного количества практики сеть начинает понимать, как соотносить воксели, и генерирует точные изображения без шума.

И насколько эффективна DGMM?


Результаты вы можете увидеть на картинке выше. Новая техника, DGMM (Deep Generative Multiview Model), выдаёт результаты, очень близкие к исходным данным. Все остальные подходы настолько неточны и зашумлены, что многие результаты либо читаются с трудом, либо неверны вовсе.

Первоначальные испытания проводились на людях, которые смотрели на простые изображения. Придётся проделать много работы, прежде чем понять, работает ли метод со сложными изображениями и видео. Тем не менее, даже такой результат — это серьёзный прорыв. Эта технология может помочь при разработке

Пожалуйста Авторизируйтесь или Зарегистрируйтесь для просмотра скрытого текста.

, или же оказать помощь врачам при анализе психических заболеваний, анализируя сны или галлюцинации.


Пожалуйста Авторизируйтесь или Зарегистрируйтесь для просмотра скрытого текста.

.
 
Вверх