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计算机或许早已能背诵我们的思想了。谷歌的自动填满功能、Facebook的好友引荐,还有网页网站时定向投入的广告,这些功能让你不已奇怪:“他们怎么告诉我的市场需求?”计算机“读心术”的发展虽然较慢,但更加相似现实。日本京都的研究团队积极开展了一项研究,可谓该领域的重大突破。 京都大学的研究团队用深度神经网络“解码”人类点子。不可思议吧?但这并不是第一次了。只不过,先前用于的方法和获得的结果都比较简单,仅有根据像素和基本图形解构图像。
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本文摘要:计算机或许早已能背诵我们的思想了。谷歌的自动填满功能、Facebook的好友引荐,还有网页网站时定向投入的广告,这些功能让你不已奇怪:“他们怎么告诉我的市场需求?”计算机“读心术”的发展虽然较慢,但更加相似现实。日本京都的研究团队积极开展了一项研究,可谓该领域的重大突破。 京都大学的研究团队用深度神经网络“解码”人类点子。不可思议吧?但这并不是第一次了。只不过,先前用于的方法和获得的结果都比较简单,仅有根据像素和基本图形解构图像。

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计算机或许早已能背诵我们的思想了。谷歌的自动填满功能、Facebook的好友引荐,还有网页网站时定向投入的广告,这些功能让你不已奇怪:“他们怎么告诉我的市场需求?”计算机“读心术”的发展虽然较慢,但更加相似现实。日本京都的研究团队积极开展了一项研究,可谓该领域的重大突破。

京都大学的研究团队用深度神经网络“解码”人类点子。不可思议吧?但这并不是第一次了。只不过,先前用于的方法和获得的结果都比较简单,仅有根据像素和基本图形解构图像。

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但这项取名为“深度图像修复”的新技术,比二进制像素先进设备得多,研究人员可解码具备多层颜色和结构的图像。研究人员YukiyasuKamitani回应:“我们的大脑通过分级萃取各层次特征和各复杂程度成分处置视觉信息。这些神经网络和AI模型可以沦为人类大脑层次结构的替代品。

”这项研究历时10个月,三位受试者分别观赏三类图像:自然现象(如动物、人类)、人工几何形状和按字母表顺序排列的字母的图像,其时间长短不一。所看见大自然图像的重构。具备黑色和灰色帧的图像分别表明递交的和重构的图像(从VC活动重构的)。

a,用于DGN展开重构(用于DNN1-8)。三个修复的图像对应于来自于对三个试验者的重构。b,用于好不用于DGN展开的重构(DNN1-8)。

第一行、第二行和第三行分别表明了所递交的图像,用于和不用于DGN展开的重构。c,所看见的大自然图像的重构质量(误差线,横跨样本的95%置信区间(C.I.),三个试验者所看见图像的池化,机会水平,50%)。

d,重构。在某些情况下,当一个受试者在看25张图像中的一张时,大脑活动被测量。而在其他情况下,当受试者被拒绝回忆起一下之前向他们所展出的图片时,它就不会被记录下来。一旦大脑活动被扫瞄,一台计算机不会对信息展开偏移操作者(或“解码”),从而将这位受试者的点子展开可视化。

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下面的流程图是由京都大学神田实验室的研究小组制作的,它说明了了可视化如何被“解码”的科学。下面的两个图表表明了计算机为受试者展开重构的结果,其中,当受试者在查阅大自然图像和字母图像时,其活动被记录下来了。


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