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获胜的竞争者恢复到高浓度

2018-07-14 新闻资讯
  给定一个分子书写的特殊实例,DNA神经网络可以将其分为9个类别,每一种类别都代表了从1-9的9个可能手写数字中的一个。
 
  然后,获胜的竞争者(底图右侧)恢复到高浓度,并产生一个荧光信号表明人工智能网络的决定。然后,获胜的竞争者(底图右侧)恢复到高浓度,并产生一个荧光信号表明人工智能网络的决定。
 
  首先,研究小组建立了一个DNA神经网络,用于区分手写的6和7,之后他们测试了36个手写数字和试管神经网络,从而正确识别所有这些数字。从理论上讲,该系统有能力将1.2万个以上的手写6和7数字识别区分,其中90%的识别数字来自于机器学习的手写数字数据库。
 
  识别过程至关重要的是,使用DNA分子编码一个“赢家通吃(winner take all)”的竞争策略。在该策略中,当确定一个未知数字的真实身份时,被称为“歼灭者”的DNA分子特殊类型用于选择“赢家”。
 
  “歼灭者”DNA分子形成一个复合体,其中一个分子来自一个竞争者,另一个分子来自于不同竞争者,两者反应形成惰性、无反应的复合体种类。“歼灭者”很快就能将所有竞争对手都吃掉,最后仅剩下一个竞争者。然后,获胜的竞争者恢复到高浓度,并产生一个荧光信号表明人工智能网络的决定。
 
  接下来,研究小组基于他们第一个DNA神经网络原理开发设计一个更复杂的神经网络,它可以区分1-9数字。目前,研究小组计划设计一个人工神经网络,它能够学习、从添加到试管的实例中形成“记忆”。
 
  他们指出,通过这种方法,相同的“智能汤”可用于完成不同的任务。研究报告详细内容发表在近期出版的《自然》杂志上。