Уведомления
Авторизуйтесь или зарегистрируйтесь, чтобы оценивать материалы, создавать записи и писать комментарии.
Авторизуясь, вы соглашаетесь с правилами пользования сайтом и даете согласие на обработку персональных данных.
Глубокую нейросеть научили воображению
Специалисты из японской компании ATR Computational Neuroscience Laboratories научили глубокую нейросеть предсказывать неизвестное психическое содержание на основании томограмм.
Поскольку анализ мозговой активности является трудоемким и не всегда обеспечивает высокую надежность диагностики, ученые работают над его автоматизацией. Прошлые эксперименты показали, что существующие алгоритмы машинного обучения позволяют создавать искусственные нейросети, которые могут реконструировать увиденное и воображаемое человеком с помощью снимков, сделанных путем функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ). Но, как правило, такие декодеры не способны предсказать психическое содержание, соответствующее незнакомым стимулам. Это накладывает на технологию фундаментальное ограничение, делая нейросеть зависимой от тренировок.
Авторы новой работы разработали глубокую нейросеть, которая позволяет воспроизводить психическое содержание несмотря на сравнительную новизну стимулов. На первом этапе ученые обследовали пятерых человек — вместо большой выборки они согласно современным протоколам поведенческих МРТ-экспериментов привлекли хорошо подготовленных испытуемых. Находясь в томографе, они просматривали две группы изображений из базы ImageNet: 1200 из 150 категорий (например, «леопарды») и, в качестве контроля, 50 отдельных снимков. Затем им показывали список слов, одно из которых выделялось, — в течение 15 секунд участники должны были вызывать соответствующие ему зрительные образы.
После этого ученые создали компьютерный алгоритм из 13 слоев, каждый из которых был редуцирован и описывал только около одной тысячи признаков. Нейросеть включала в себя восемь сверточных слоев (CNN), три модели HMAX, одну GIST, а также слой SIFT+BoF, широко используемый в машинном зрении. Сперва система тренировалась в признаковом описании более 100 тысяч изображений из 15 322 категорий. Причем со стимулами, которые задействовались в эксперименте с людьми, знакомили только слои HMAX и SIFT+BoF (одна тысяча фотографий из 150 категорий). Отдельно нейросеть составляла описание признаков на основании томограмм. Таким образом алгоритм освоил анализ разных визуальных данных.
Наконец, авторы проверили, способна ли нейросеть предсказать психическое содержание на основании томограмм при условии, что большинству ее «нейронам» изначально неизвестны вызвавшие его стимулы. Результаты показали, что система во многом гомологична живому мозгу. Так, ее слои хорошо прогнозировали активность различных участков зрительной коры (в работе оценивали 12 областей, свазанных с распознаванием, включая парагиппокампальную область мест (PPA) и другие). Кроме того, механизм предсказания соответствовал принципу функциональной иерархии: особенно хорошо прогнозы высоких и низких уровней системы совпадали с реакцией высших и глубоких слоев мозга.
По мнению ученых, полученные данные могут использоваться в моделировании живых нейронных сетей и автоматизации диагностики. Также расширение функциональности таких алгоритмов позволяет рассматривать их как потенциальную основу искусственного интеллекта.
Подробности работы представлены в журнале Nature Communications.
Ранее исследователи адаптировали метод МРТ к визуализации экспрессии генов.
Обычно мы считаем растения молчаливыми созданиями, но израильские ученые утверждают, что при стрессе эти существа издают высокочастотные «крики», сравнимые по громкости с обычным человеческим разговором.
У загадочной вспышки AT2018cow, которая разгоралась намного быстрее и ярче любой сверхновой, нашли еще одну странную особенность. В отличие от всех аналогичных космических взрывов, этот расширялся не симметричной сферой, а был сильно уплощен.
Исследователи заинтересовало странное поведение самок некоторых пауков — точнее, их полная неподвижность во время спаривания. Они сравнили поведение и химический состав тел пауков при естественном спаривании и искусственно вызванном обездвиживании и пришли к неожиданному выводу — самки делают это добровольно.
Обычно мы считаем растения молчаливыми созданиями, но израильские ученые утверждают, что при стрессе эти существа издают высокочастотные «крики», сравнимые по громкости с обычным человеческим разговором.
Китовые акулы могут плавать и у поверхности воды, и на больших глубинах, куда свет практически не проникает. Их зрение адаптировано к таким переходам и быстро переключается с «ночного» на «дневной» режим работы. Происходит это благодаря мутации, которая делает пигменты чувствительными к температуре, а у людей вызывает наследственную неспособность видеть при слабом свете.
Следующие два десятилетия обещают настоящий бум полетов к естественному спутнику Земли. Все эти миссии потребуют надежной инфраструктуры для ориентирования в пространстве и на лунной поверхности, а также передачи данных. Компания Lockheed Martin собирается заработать на таких многообещающих потребностях: она зарегистрировала «дочку», которая займется созданием решений, аналогичных земным спутниковому интернету и навигации.
Многие мужчины и некоторые женщины время от времени смотрят порнографические ролики или фотографии. Но исследователи из Университета Бригама Янга утверждают: избегание порно жизненно важно для развития здоровых и долгосрочных романтических отношений.
Уже пять тысяч лет назад жители Южной Европы ездили верхом на лошадях, и археологи обнаружили доказательства этой привычки, изучив специфические патологии человеческих скелетов.
Историки, археологи и расхитители гробниц не первое тысячелетие исследуют Великую пирамиду Гизы, но в ней до сих пор обнаруживают неизвестные детали.
Вы попытались написать запрещенную фразу или вас забанили за частые нарушения.
ПонятноИз-за нарушений правил сайта на ваш аккаунт были наложены ограничения. Если это ошибка, напишите нам.
ПонятноНаши фильтры обнаружили в ваших действиях признаки накрутки. Отдохните немного и вернитесь к нам позже.
ПонятноМы скоро изучим заявку и свяжемся с Вами по указанной почте в случае положительного исхода. Спасибо за интерес к проекту.
ПонятноМы скоро прочитаем его и свяжемся с Вами по указанной почте. Спасибо за интерес к проекту.
Понятно
Комментарии