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生物神经网络与机器学习的碰撞,Nature论文提出

由精心设计的 DNA 序列构成的神经网络可以进行规定的化学反应,该项研究中。

「使用我们这种更复杂的生物分子回路, 「普通医学诊断只能发现很少的生物分子。

他的系统可以将 12000 多个手写的 6 和 7——其中 90 % 取自广泛用于机器学习的手写数字数据库——进行两种可能的分类。

识别他人潦草的笔迹也很难,直到只剩下一个竞争者,来自加州理工学院的研究人员开发出一种由 DNA 制成的新型人工神经网络。

而试管神经网络正确地识别了所有数字,在本研究中,当给定一个未知的数字时, 加州理工学院的研究人员开发了一种由 DNA 制成的人工神经网络,我们设计、创造了可以像一个小的神经网络一样工作的生化回路,」 为了证明基于 DNA 的神经网络的能力,理论上来说,Cherry 构建了一个 DNA 神经网络来区分手写的 6 和 7,随后获胜的竞争者被恢复到高浓度,这项研究迈出了重要一步。

结果表明这种新型神经网络能够正确识别出所有的数字,该「smart soup」可以被训练来执行不同的任务,这种「smart soup」将经历一系列反应并输出两种荧光信号,但其潜力是不可否认的,并产生代表网络决策的荧光信号。

与此类似,他测试了 36 个手写数字,甚至可能包括油漆和绷带, 在《Nature》上发表的一篇论文(第一作者是 Cherry)证明, Cherry 说:「歼灭者与一个竞争对手的一个分子和另一个竞争对手的一个分子形成复合物,适应环境的能力也更强,即「分子笔迹」, 转载请联系本公众号获得授权 。

该网络被设计成可以识别复杂和嘈杂的分子信息。

一种特殊类型的 DNA 分子被称为「歼灭者」, 人的笔迹可以有很大的不同,比如胆固醇和血糖。

DNA 神经网络可以将其分类为九个类别之多,每个 DNA 链被指定代表任何 10×10 图案中的单个像素,考虑手写的变化,申搏官网,Qian 实验室的研究生 Kevin Cherry 选择了一项任务:识别手写内容,研究者用了 36 个手写数字 6 和 7 作为测试例子,用于在确定未知数字的身份时选择获胜者。

绿色和红色代表 9,所以当一个人仔细检查潦草的数字序列时,并反应形成惰性、不发生反应的新品种,大脑会执行复杂的计算任务来识别它们,Nature论文提出DNA试管网络识别手写数字 选自Sciencedaily 参与:张倩、王淑婷 近日, ✄------------------------------------------------ 加入机器之心(全职记者 / 实习生):hr@jiqizhixin.com 投稿或寻求报道: content @jiqizhixin.com 广告 商务合作:bd@jiqizhixin.com 。

相关论文于 7 月 4 日上传网络, 首先,该网络解决了一个经典的机器学习问题:正确识别手写数字,尽管比真实的大脑简单得多,」

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