搜索结果: 1-5 共查到“计算机科学技术 深度学习模型”相关记录5条 . 查询时间(0.112 秒)
近日，中国科学院自动化研究所研究员曾毅课题组基于人类和生物视觉系统中广泛存在的幻觉轮廓现象启发，提出了一种将机器学习视觉数据集转换成幻觉轮廓样本的方法，量化测量了当前的深度学习模型对幻觉轮廓识别能力。实验结果证明从经典的到最先进的深度神经网络均难以像人一样具有较好的幻觉轮廓识别能力。相关研究成果发表在Patterns上。
科学家利用深度学习模型探究药物与多组学数据间的关联
深度学习 药物 多组学 数据间
2023/2/21
患有糖尿病等基础疾病患者的药物反应模式是相对复杂的，可能涉及多个器官和因素，而大部分影响机制仍然是未知的。近年来，表型和多组学筛查可用于揭示疾病特征，并为研究药物在疾病进展中发挥的作用机制提供了新的手段。然而，多组学数据分析面临着数据降维、数据异质性与整合困难等多方面挑战。
我国学者在新型深度学习模型方面取得进展
深度学习 机器学习 人工智能
2022/6/29
机器学习是人工智能的核心研究领域，为智能化应用提供基础模型与核心算法，机器学习中深度学习技术的成功直接引发了近年来的人工智能热潮。
人工智能学院杨溪副教授指导的2020级硕士研究生金逸凡同学的论文"Learning English to Chinese Character: Calligraphic Art Production based on Transformer"被国际会议SIGGRAPH Asia′2021 posters接收。本论文与国防科技大学张逸老师合作完成。