大咖分享课
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受大脑启发的人工智能在令人震惊的视觉突破中学会像人类一样看东西

一种名为 Lp-Convolution 的新型受大脑启发的 AI 方法通过动态重塑 CNN 过滤器来增强图像识别能力，将生物现实性与改进的性能和效率相结合。

IBS-Yonsei 研究团队在 ICLR 2025 上介绍了一种新颖的 Lp-Convolution 方法。

延世大学基础科学研究所 (IBS) 和马克斯·普朗克研究所的研究团队开发了一种新的人工智能(AI) 技术，使机器视觉更接近人脑处理视觉信息的方式。这种被称为 Lp-Convolution 的方法提高了图像识别系统的准确性和效率，同时降低了传统 AI 模型的计算需求。

弥合 CNN 与人脑之间的差距

人脑擅长快速识别复杂视觉场景中的重要特征，而传统的人工智能系统却难以达到这种效率。卷积神经网络 (CNN) 是最常用的图像识别模型，它使用小型固定方形滤波器来分析图像。虽然这种设计在一定

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