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新框架SyConn利用卷积神经，可模拟大脑思维模型
神经网络
卷积神经网络
然而，大脑中的大多数神经行为非常复杂，不同程度上涉及了人脑的多个区域。其功能性也并不局限于对特定大脑区域的划分。歧义无所不在。因此，当发生脑部疾病并出现功能性障碍时，从宏观层面来调查其中的深层原因是相当困难的。回到机器的那个类比，科学家现在想弄清楚他们是否可以从微观层面来消除这种「歧义」，即通过大脑基本单元之间的连接——神经元。 体积电子显微镜（Volume EM）是一种常用的神经回路重建技术。其中，对大脑体积的三维 EM 成像技术可以用来重建神经元形态及其连接关系的细节信息。volume EM
BestSDK
2018-02-28
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谷歌开放一种新的图像分类卷积神经网络模型
卷积神经网络
神经网络
为了在该领域取得更多进展，今天我们非常高兴的宣布开放 Inception-ResNet-v2，这是一个在 ILSVRC 图像分类基准上取得顶尖准确率的卷积神经网络。Inception-ResNet-v2 是早期发布的 Inception V3 模型的变体，该模型借鉴了微软 ResNet 论文中的思路。具体内容可在我们的论文：Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning 中看到。 残差连接（R
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2018-02-27
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