Экспорт:
Папки
/root/polzovateli/var_null/robototehnika/chelovek-mashina/mozg-kompyuter/chtenie-misley/neyronnie-seti
Не экспортировать закрытые директории
Преобразовывать заметки в html
Экспортировать
Применить |
Подробнее по ссылке: https://nplus1.ru/news/2018/01/12/dnn-psychic | 2018-01-12 15:26:40 |
Компьютер научили воссоздавать изображения из мозговой активности
Японские исследователи создали нейросеть, которая умеет реконструировать изображения предметов на основе данных о мозговой активности людей, которые на них смотрят. Такая нейросеть успешно реконструирует буквы, геометрические фигуры и даже изображения животных и предметов, сообщается в препринте, опубликованном на bioRxiv.
Похожие разделы:
->var_null:root/Пользователи/var_null/Робототехника/Человек-машина/Мозг-компьютер/Чтение мыслей/Нейронные сети/ (текущий раздел)
Подробнее по ссылке: https://hightech.fm/2018/01/09/decode-thoughts?utm_source=telegram&utm_campaign=online_channel | 2018-01-09 14:50:30 |
Подробнее по ссылке: https://hightech.fm/2017/10/24/fmri_brain_scanning?utm_source=telegram&utm_campaign=online_channel | 2017-10-25 15:44:28 |
Подробнее по ссылке: https://nplus1.ru/news/2017/10/11/neural-interface | 2017-10-11 21:25:04 |
Нейросеть смогла предсказать песню амадины за доли секунды до ее исполнения
Американские исследователи создали систему, которая с помощью нейроинтерфейса считывает данные об активности мозга птицы и может предсказать, какую песню она будет петь через доли секунды. Статья опубликована на сервере препринтов BiorXiv.org.
Подробнее по ссылке: https://nplus1.ru/news/2017/05/08/deep-learning-letters | 2017-05-10 09:06:31 |
Глубокое обучение помогло декодировать образы букв в мозгу человека
Китайские исследователи разработали новый метод декодирования видимых изображений из зрительной коры головного мозга человека. С его помощью можно по активности мозга узнать, какую букву или цифру показывают участнику эксперимента. Метод основан на глубоком обучении нейросетей на данных функциональной магнитно-резонансной томографии (фМРТ). По словам авторов, новый подход позволяет гораздо точнее воспроизводить образы, чем другие известные методы. Препринт исследования опубликован на сервере arXiv.org, кратко о нем сообщает MIT Technology Review.