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Chen解释说:我们开发的技术具有三个独特的特征。在一系列初步评估中,Chen和他的同事设计的BSV学习体系结构优于单峰识别方法(即仅处理视觉或体感数据,而不同时考虑两者的方法)。当人类解决实际任务时,他们通常会整合从周围环境中收集的视觉和躯体信息。Chen和他的同事开发的BSV学习体系结构以多种方式复制了人类大脑如何融合体感和视觉信息。
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在《自然电子》上发表的一篇论文中提出的新架构受到人脑功能的启发。灵感源自人脑的架构2021-12-25 10:04:00郎旭桂 if (isMobile()){ document.write(); }else{ } 导读南洋理工大学和悉尼科技大学的研究人员最近开发了一种机器学习架构,该架构可以通过分析可拉伸应变传感器捕获的图像来识别人的手势。
首先,它的多层和层次结构模仿了人工神经网络,而不是生物学的神经网络。这两类信息是互补的,结合起来使用,它们可以更好地理解一个人要解决的问题中涉及的所有要素。我们的下一步将是基于视觉数据和传感器数据的生物融合,构建一个VR和AR系统。最后,研究人员设计的架构使用新开发的稀疏神经网络融合了功能。该网络复制了大脑中的多感觉神经元如何代表视觉和体感信息之间的早期且节能的相互作用。因此,在开发用于人类手势识别的技术时,Chen及其同事确保了该技术可以整合由多个传感器收集的不同类型的感觉信息。
另外,该体系结构中的某些分区网络处理由大脑中的神经网络处理的相同模态感觉数据。它还保持较高的识别精度(该精度显示BSV略有下降,这比其他方法要好得多),在非理想的情况下,图像会出现噪点并且曝光不足或曝光过度。
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由这组研究人员开发的受大脑启发的体系结构最终可能会在许多实际环境中引入。最终,他们的目标是建立一种可以非常准确地识别人的手势的体系结构。
与单模式识别方法(基于视觉,基于体感的)和常见的多模式识别方法(SV-V,SV-T和SV-M)相比,我们的生物启发式学习体系结构可以实现最佳的识别精度。例如,分段卷积神经网络(CNN)专门执行卷积运算,在生物神经系统内人工复制局部感受野的功能,从而模仿在负责视觉的人脑部分发生的初始视觉信息处理。
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格力晶弘bcd-410pqc冷藏风扇(晶弘BCD-410PQC冰箱有假日功能吗)2021-12-25 09:54:01贺羽初 if (isMobile()){ document.write(); }else{ } 。本文到此结束,希望对大家有所帮助。
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