在线训练系统科学原理之神经可塑性和感知觉学习

个体对感觉材料的加工处理因经验的积累或练习而得到显著提高的过程。知觉学习是来自神经系统底层的,不自主的学习,不是我们通常理解的有意识学习。知觉学习的例子有很多:出租车司机对于道路和方位的识记远远超过普通人;市场小贩通过“手秤”几乎可以精确估计农产品的重量;人类对于人脸特别是表情的识别远远超过对于其它物体;在吵杂的会场环境中有人叫你的名字,你可以马上听见,而自动过滤其它语言声音;在学会开车后没多久,您开车已经不需要经过大脑,而是自动自觉的了。。。这些都是我们的神经系统在经过大量的特化训练后建立起来的对特别信息的特别处理通道和处理方式。知觉学习的关键期是12岁之前,随着年龄的增长知觉学习的效率会逐渐降低,这也就是为什么孩子学习新东西更快的原因。知觉学习效应具有重复性,针对定,临界阈值,巩固性等特点,脑知健通过科学设计的知觉任务,在处于受训者临界水平的挑战任务下进行特定的训练,能够提高知觉学习的效率和针对性,从而训练我们想提高的认知功能。

认知神经科学:感知觉信息处理、感觉统合、认知功能

CognitiveTrainingWithCogniFitBoostsReadingSkillsInDyslexicStudents

当阅读困难的的学生通过认知训练,他们的大脑活动,工作记忆和读取性能显着增加

CantheerrordetectionmechanismbenefitfromtrainingtheworkingmemoryAcomparisonbetweendyslexicsandcontrols-anERPstudy-受益于训练工作记忆的错误检测机制?之间的比较,诵读困难症和控制的ERP研究2009;4:7141.

ARandomizedTrialofTwoPromisingComputer-BasedInterventionsforChildrenwithAttentionDifficulties,JournalofAbnormalChildPsychology2010一个随机试验:计算机任务是否有益于干预儿童注意力缺损《儿童行为心理杂志》

CognitiveTrainingVersusClassicalComputerGames

电脑程序认知训练是更有效的改善健康人的认知功能,一项随机双盲前瞻性研究实验-Neuroepidemiology神经流行病学杂志2011;36

TrainingTheBrain:CognitiveTherapyasanAlternativetoADHDDrugs”G.SinhaScientificAmerican2005

训练大脑:认知疗法取代多动症药物《科学美国人》2005

"WillWorkingMemoryTrainingGeneralizetoImproveOff-TaskBehaviorinChildrenwithAttention-Deficit/HyperactivityDisorder"

C.T.Green,et.Al,Neurotherapeutics,2012工作记忆训练提升注意力缺陷多动儿童的任务表现,《神经治疗》,2012

“ARandomizedTrialofTwoPromisingComputer-BasedInterventionsforChildrenwithAttentionDifficulties.”JournalofAbnormalChildPsychology,D.L.Rabiner,et.Al,2010基于计算机训练干预注意力缺陷的随机试验,《儿童异常心理学》,2010

“ComputerizedCognitiveTrainingforSeverelyEmotionallyDisturbedChildrenwithADHD.”S.E.Slate,et.Al,BehaviorModification,1998计算机训练用于严重困扰的多动症儿童,《行为矫正》,1998

“Computer-assistedcognitivetrainingforADHD.”,D.B.Kotwal,et.Al,BehaviorModification,1996

计算机辅助训练多动症儿童,《行为矫正》,1996

"TheeffectivenessofcomputerizedcognitivetrainingandneurofeedbacktreatmentinimprovingthefunctioningofADHDchildren“

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TheEffectivenessofEducationTechnologyforEnhancingReadingAchievement:AMeta-Analysis,Cheung,AlanCKetal.,BestEvidenceEncyclopedia,2011教育技术在提升阅读能力的有效性分析,《最佳证据百科》,2011

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3.随时间在线训练脉冲神经网络模型的图像数据分类方法与流程10.为了克服上述现有技术的不足,本发明提供一种基于随时间在线训练的脉冲神经网络模型进行图像视觉数据分类的方法,方法取名为ottt(online training through time)。通过本发明提供的方法,可以在训练snn模型时极大地减小训练内存的开销,将训练得到的模型用于计算机图像数据和神经形态图像视觉数据的分类与识别等视觉任务,能够https://www.xjishu.com/zhuanli/55/202210694741.html
4.如何训练YOLOv5神经网络(本地+云端)yolo在线训练1. 本地上训练YOLOv5 # 指定好训练好的模型的路径,然后用这个训练好的模型来初始化我们网络当中的参数,一般训练时都是一开始来进行训练,即default为空 # default='' Yolov5s.pt Yolov5m.pt Yolov5l.pt Yolov5x.pt parser.add_argument('--weights', type=str, default='', help='initial weights https://blog.csdn.net/m0_52127604/article/details/124810089
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8.科学网—[转载]群视角下的多智能体强化学习方法综述通过训练神经网络参数化的策略,能够以完全分散的方式控制集群中的单个无人机。仿真实验展示了先进的群集行为,在紧密队形中执行攻击性机动,同时避免相互碰撞,打破和重新建立队形以避免与移动障碍物碰撞,并在“追赶—逃避”任务中有效协作。此外,模拟环境中学习到的模型可以成功部署到真实的四旋翼无人机上。 2.6 可扩展https://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=3472670&do=blog&id=1422698
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10.2020年最值得收藏的60个AI开源工具语言&开发李冬梅你可以用开发者训练好的深度神经网络来编辑所有类型的人脸照片。SC-FEGAN 非常适合使用直观的用户输入与草图和颜色生成高质量的合成图像。 项目地址:https://github.com/JoYoungjoo/SC-FEGAN LazyNLP (用于创建海量文本数据集) LazyNLP 的使用门槛很低——用户可以使用它爬网页、清洗数据或创建海量单语数据集。 https://www.infoq.cn/article/2uabiqaxicqifhqikeqw
11.基于机器学习的自适应码率算法的进一步探索与改进2、改善训练效率,在线终身学习 第二个挑战来自强化学习的低训练效率。在强化学习方案中,智能体通过与环境交互获得{状态,动作,回报}集合,随后通过学习增大每次动作获得的回报。然而,在学习过程中,智能体无法获取在当前状态下的最优动作,因此不能为神经网络提供准确的梯度方向更新,基于强化学习的ABR算法也遭受着这个缺点https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_8338381
12.分析股市预测的深度学习技术持续学习是一种用于连续地学习用于若干任务的模型同时牢记从较早任务学习的信息的技术,其中在训练新任务期间旧任务中的数据不再可用。因此,持续学习允许神经网络在股票预测的不同任务中连续地积累知识并且减轻灾难性遗忘。对于股票预测任务,深度模型主要在静态均匀分布的数据集上进行训练,这些数据集无法随时间调整或扩展其https://maimai.cn/article/detail?fid=1810610871&efid=k8hnL1-NvJ2kAfW8I85mSg
13.7.3.2用Deeplearning4j训练卷积神经网络.pdf范东来7.3.2用Deeplearning4j训练卷积神经网络.pdf-范东来-人民邮电出版社 关闭预览 想预览更多内容,点击免费在线预览全文 免费在线预览全文 254第7章Spark深度学习:Deeplearning4j络的感受野以一个像素的步长进行滑动,C1层选用了6种卷积核,代表了6种特征。从这里可以看出,卷积层的 https://max.book118.com/html/2021/0819/7031135200003162.shtm
14.机器学习:使用批归一化有哪些缺点?典型的在线学习管道 由于它依赖于外部数据源,数据可以单独到达,也可以成批到达。由于每次迭代中batch size的变化,它不能很好地概括输入数据的规模和shift,这最终会影响性能。 不适用于循环神经网络 在卷积神经网络中,尽管批归一化可以显著提高训练速度和泛化能力,但事实证明,它们很难应用于循环体系结构。批归一化可以应https://www.51cto.com/article/616760.html