Nvidia公司的科研人员最近在一篇论文中发布了一项他们与Mayo医院、马萨诸塞州综合医院（MGH）和布莱根妇女医院（BWH）临床数据科研中心合作的研究，声称他们早已研发了一个可以自行分解训练数据的神经网络，尤其是制备患恶性肿瘤大脑的三维磁共振图像（MRI）。Humanbrainandcircuitboard，illustration．这是首次有人做可以分解训练神经网络用的大脑扫瞄图像。Nvidia的这款AI系统基于Facebook的PyTorch的深度自学框架，并在NvidiaDGX平台上展开训练，它在训练中不会用于标准化对付网络（GAN，generaladversarialnetwork），也就是一个由样本生成器和鉴别器这两部分所构成，可在分解图像后自行辨别图像可靠性的神经网络，来最后分解令人信服的脑出现异常核磁共振图像。根据一次融合现实脑图像的训练，该系统目前的准确性约80％，系统开发者计划在未来用更大的数据集和具备更加高分辨率的图像来训练系统。

专家预计该系统成熟期后可在瞬间分解必须人类团队花费数小时的脑图像分析结果。

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