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北玥貿易集團
2022-05-24 10:42:13

AI元學(xué)習首次進(jìn)入神經(jīng)科學(xué)

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科技日報訊 (記者劉艷)新加坡國立大學(xué)、字節跳動(dòng)等機構合作的技術(shù)成果近期在神經(jīng)生物學(xué)期刊《自然·神經(jīng)科學(xué)》發(fā)布,該研究首次將AI元學(xué)習(meta learning)方法引入神經(jīng)科學(xué)及醫療領(lǐng)域,可在有限的醫療數據上訓練可靠的AI模型,提升基于腦成像的精準醫療效果。

  腦成像技術(shù)可直接觀(guān)察大腦在信息處理和應對刺激時(shí)的神經(jīng)化學(xué)變化,理論上,基于腦成像的AI模型可應用于預測個(gè)人的一些表征特性,從而促進(jìn)針對個(gè)人的精準醫療。盡管已有英國生物銀行(UK Biobank)這樣的大規模人類(lèi)神經(jīng)科學(xué)數據集,但在研究臨床人群或解決重點(diǎn)神經(jīng)科學(xué)問(wèn)題時(shí),幾十到上百人的小規模數據樣本依舊是常態(tài)。因此,在精確標注的醫療數據量有限的情況下,如何訓練出可靠的AI模型,正成為神經(jīng)科學(xué)和計算機科學(xué)領(lǐng)域焦點(diǎn)問(wèn)題。

  研究者們提出,使用機器學(xué)習領(lǐng)域的元學(xué)習解決上述難題。

  元學(xué)習是過(guò)去幾年最火爆的學(xué)習方法之一,其目標是讓模型可以在獲取已有知識的基礎上快速學(xué)習新的任務(wù)。

  研究者通過(guò)對先前小樣本數據分析發(fā)現,個(gè)體的認知、心理健康、人口統計學(xué)和其他健康屬性等表征特性與大腦成像數據之間存在一種內在相關(guān)性?;谛颖緮祿痛髷祿g的這種相關(guān)性,研究者提出元匹配(meta-matching)的方法,將大數據集上訓練出來(lái)的機器學(xué)習模型遷移到小數據集上,從而訓練出更可靠的模型。

  這一新方法已在英國生物銀行和人類(lèi)連接組計劃(Human Connectome Project)的數據集上完成測評,較傳統方法體現出更高的準確率。

  實(shí)驗顯示,這項新的訓練框架非常靈活,可與任何機器學(xué)習算法相結合,在小規模的數據集上,也可有效訓練泛化性能好的AI預測模型。


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