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AI元学习首次进入神经科学

2022-05-21 14:29 主页 来源:未知
AI元学习首次进入神经科学

新加坡国立大学、字节跳动等组织协作的技术成果近期在神经生物学期刊《天然·神经科学》发布,该研讨初次将AI元学习(meta learning)办法引入神经科学及医疗范畴,可在有限的医疗数据上练习牢靠的AI模型,提升根据脑成像的精准医疗作用。
 
  脑成像技术可直接调查大脑在信息处理和应对影响时的神经化学变化,理论上,根据脑成像的AI模型可应用于猜测个人的一些表征特性,然后促进针对个人的精准医疗。尽管已有英国生物银行(UK Biobank)这样的大规模人类神经科学数据集,但在研讨临床人群或处理重点神经科学问题时,几十到上百人的小规模数据样本依旧是常态。因此,在精确标示的医疗数据量有限的情况下,怎么练习出牢靠的AI模型,正成为神经科学和计算机科学范畴焦点问题。
 
  研讨者们提出,使用机器学习范畴的元学习处理上述难题。
 
  元学习是过去几年最火爆的学习办法之一,其方针是让模型能够在获取已有常识的基础上快速学习新的任务。
 
  研讨者经过对从前小样本数据分析发现,个体的认知、心理健康、人口统计学和其他健康特点等表征特性与大脑成像数据之间存在一种内在相关性。根据小样本数据和大数据集之间的这种相关性,研讨者提出元匹配(meta-matching)的办法,将大数据集上练习出来的机器学习模型迁移到小数据集上,然后练习出更牢靠的模型。
 
  这一新办法已在英国生物银行和人类连接组计划(Human Connectome Project)的数据集上完结测评,较传统办法体现出更高的准确率。
 
  实验显示,这项新的练习结构非常灵活,可与任何机器学习算法相结合,在小规模的数据集上,也可有用练习泛化性能好的AI猜测模型。