災(zāi)難性遺忘是反向傳播學(xué)習(xí)算法固有的問題，是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）和尖峰神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（SNN）研究中的一個(gè)難題。大腦利用多尺度可塑性在某種程度上解決了這個(gè)問題。在特定通路的全局調(diào)控下，神經(jīng)調(diào)節(jié)劑被分散到目標(biāo)腦區(qū)，突觸和神經(jīng)元的可塑性都受到神經(jīng)調(diào)節(jié)劑的局部調(diào)節(jié)。
施普林格·自然旗下專業(yè)學(xué)術(shù)期刊《自然-計(jì)算科學(xué)》最新發(fā)表一篇論文稱，研究人員開展的一項(xiàng)研究描述了一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)方法，該方法或能從不同方面準(zhǔn)確預(yù)測(cè)人類生活，包括生命結(jié)局可能性和個(gè)性的細(xì)微差異。論文作者認(rèn)為，這一機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型或能提供對(duì)人類行為的量化認(rèn)知。
后期功能化是優(yōu)化候選藥物特性的一種經(jīng)濟(jì)方法。然而，藥物分子的化學(xué)復(fù)雜性往往使得后期多樣化具有挑戰(zhàn)性。為了解決這個(gè)問題，德國(guó)慕尼黑大學(xué)（Ludwig-Maximilians-Universit?t München）、蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院（ETH Zurich）
隨著人工智能（AI）的飛速發(fā)展，強(qiáng)化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning，RL）在諸多復(fù)雜決策任務(wù)中取得了顯著的成功。我們?cè)谧詣?dòng)駕駛、機(jī)器人控制和推薦系統(tǒng)等實(shí)際應(yīng)用中，越來越依賴于這些智能系統(tǒng)。
分子在分子生物學(xué)中心法則中起關(guān)鍵作用，RNA 結(jié)構(gòu)如何影響基因調(diào)控和功能一直是研究的熱門話題。準(zhǔn)確預(yù)測(cè) RNA 三維 (3D) 結(jié)構(gòu)仍是一個(gè)難題。RNA 的結(jié)構(gòu)靈活性導(dǎo)致實(shí)驗(yàn)確定的數(shù)據(jù)稀缺，從而使計(jì)算預(yù)測(cè)工作變得復(fù)雜。
日前，全球計(jì)算機(jī)視覺頂級(jí)會(huì)議ECCV（European Conference on Computer Vision）公布了2022年論文接收結(jié)果。創(chuàng)新奇智投稿論文 《Automatic Check-Out via Prototype-based Classifier Learning from Si
作者 | Mr Bear編輯 | 青暮2021 年 10 月 13 日，來自麻省理工學(xué)院、加州大學(xué)伯克利分校、伊利諾伊大學(xué)香檳分校、華盛頓大學(xué)、帝國(guó)理工學(xué)院的六名頂級(jí)人工智能科學(xué)家、計(jì)算機(jī)視覺科學(xué)家在 ICCV 2021 大會(huì)期間進(jìn)行了題為「A discussion about deep learn
