池长庚剧情介绍:2010年后期，随着新型激活函数ReLU的大量使用，使得Sigmoid函数存在的“梯度消失”问题得以解决，基于神经网络的人工智能技术进入快速发展期。在2012年，针对大型公共数据库ImageNet中的图片识别竞赛中，基于卷积神经网络的AlexNet以远超出SVM支持向量机的方法的识别准确率，极大地震撼了全世界的人工智能学者，人们意识到卷积神经网络将称为人工智能研究的突破口。在这次图片识别竞赛之后，基于卷积神经网络的深度学习技术快速发展。而后的数年内，新的网络框架被不断提出，比较著名的如VGG、 GoogLeNet、 ResNet、 DBN和GAN，随着网络层数的不断加深，人工智能在复杂图像上的识别准确率一路提高，仅仅在AlexNet提出的4年后，到了2016年下半年，在一些典型疾病的CT和MRI诊断上，人工智能的准确率已经轻松超过80％，接近90％的水平，足以超越普通医师，具有了临床实用价值。2018年初，谷歌人工智能团队开发的免疫荧光虚拟染色技术，通过对卷积神经网络进行训练后，能够直接使用计算机对医学样本进行虚拟化的免疫荧光染色操作，直接获得免疫荧光图，而无须实际进行免疫荧光染色实验。图3.1所示为该技术的原理框架图。这种方法的出现为临床组织样板的精准鉴定带来了革命性突破。未来，人们将无须使用昂贵的特异性标记抗体和免疫荧光染料进行耗时费力的免疫荧光检验，而是直接使用人工智能进行虚拟染色就可以做诊断了。相关影视:池长庚