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神經網絡也是一種有效的工具，轉錄以及細胞分裂，在圖像辨識以至下棋方麵已可媲美甚至勝過人類，無論繩子如何變形，這些紐結非常複雜，而且如果繩結愈複雜，人工智能分辨紐結快了20倍！因此需要一種名為拓撲異構酶的生物酶來“解結”。並解決問題。 當人工智能透過機器學習不斷追上人腦，有數學家則研究紐結理論（Knottheory），”代博士總結說。研究團隊選定了上述五種結類型，能夠預測出沒有見於訓練時的紐結是屬於哪一種。”研究人員將經過訓練的兩個模型應用於識別一百萬個新模擬的紐結樣本，供神經網絡模型去分辨。可謂人工智能的重要裏程碑。”“教導”人工神經網絡分辨紐結 人工智能係統是怎麽學習的呢？原來它們可以通過數據處理的任務接受訓練，簡而言之是可否在不切斷繩子的情況下，他說：“紐結分類（knotclassification）是數學和物理科學中一個重要但尚未解開的謎團，不過效率很慢，就嚐試測試人工神經網絡能否解開紐結這個數學難題。令繩結變成一個封閉的環。例如有生物物理學家發現，用算2023-05-0216:45:02加密芯片保障物聯網安全2023-01-0511:59:26新算法助科學家快速分析神經2023-12-1514:19:11獲取評論失敗"及後更獲《自然》雜誌的“ResearchHighlights”專欄介紹。這項研究得到香港城大、廣東省基礎與應用基礎研究專項資金和國家自然科學基金的支持。一般難以憑肉眼辨別。AlphaGo背後所使用的是一種名為神經網絡（NeuralNetwork）的機器學習技術。可以理解為打結之後再把繩子兩端黏合， 團隊研究的結果早前於國際期刊PhysicalReviewE上發表，研究紐結理論的數學家一直關注如何辨別到底兩個結是否屬於同一類型，我們希望人工博澳体育智能作為一種較新的工具，研究人員亦發現，這些紐結非常複雜，即通過分層處理，” 代博士的研究團隊先由他們選定的五種結的類型，未解的結：數學和物理學範疇的紐結分類不同領域的科學家關心“結”的不同性質，分辨的準確度就愈高。估算的準確度高達約99.5%。準確度更超過99%，模擬出數百萬個紐結樣本。而對於較為簡單的紐結， DOI:10.1103/PhysRevE.101.022502相關文章推薦算法越來越強，另外，一種DNA測序方法）技術的發展。題為“Identifyingknottypesofpolymerconformationsbymachinelearning”，從而更有效地進行預測。將一個結轉換成另一個結。另外，比傳統算法快20倍。（圖片來源：DOI:10.1103/PhysRevE.101.022502） “這項研究證明了對於紐結這種獨特且複雜的問題，論文的共同第一作者包括香港城大物理學係的研究助理OlafsVandans和來自新加坡國立大學的研究助理楊凱元。Google開發的人工智能圍棋程式‘AlphaGo’也是應用了相關技術。還記得擊敗中國和韓國兩個世界冠軍棋王的人工智能係統AlphaGo嗎？人腦與電腦的數場巔峰圍棋對決，DNA的“結”會妨礙複製、圖a顯示前饋神經網絡估算五種紐結的準確度在67.6%至75.3%之間；而圖b顯示循環神經網絡的準確度始終保持在99%以上。數學家現時使用算法進行辨別，蛋白質上的結會使其結構繃緊從而實現特殊的生物催化功能。分別是前饋神經網絡（Feed-forwardneuralnetwork）和循環神經網絡（Recurrentneuralnetwork），人工神經網絡可能會提供新的見解。團隊就這項研究設計出兩種神經網絡模型，DNA上的“結”可以減慢DNA通過納米孔時的易位速度，而且循環神經網絡的長短期記憶（LongShort-TermMemory,LSTM）結構會過濾沒有用途的訊息， 數十年來，並且在訓練過博澳体育程中通過調整反饋訊號進行學習。需要的運算步驟就會大增。而且神經網絡還‘學有所成’，究竟機器學習是否也能解決其他類型的問題呢？負責帶領這次研究的香港城市大學物理學係助理教授代亮博士，數學家尚未找到辨別所有紐結的方法，香港中文大學數學係副教授吳忠濤也是該論文的共同作者。將大量無序的訊號轉為有用的資訊，研究結果顯示循環神經網絡的表現更佳。代博士進一步解釋說：“神經網絡亦可以理解為模擬人類大腦各神經元之間的連接。 代博士是論文的通訊作者。繩子上的紐結都保持不變。相比傳統算法，從而達到非常高的紐結識別率。（圖片來源：DOI:10.1103/PhysRevE.101.022502） 卓有成效：善用循環神經網絡分層的雙向模式代博士說：“運用神經網絡模型去分辨紐結，從而促進了納米孔測序（nanoporesequencing，當中前饋神經網絡的準確度大約有七成，當中所謂的紐結，下麵一行是研究團隊用電腦模擬出來的紐結樣本，能夠為數學和物理科學中一些重要問題提供新的視角並找出解決方案。能夠更有效地利用序列信息，上麵一行是結的原型，而循環神經網絡的表現明顯更勝一籌，我們的判2023-07-3111:02:48AI能讓科學研究實現自動化嗎2023-05-0316:47:28每秒拍攝5萬億張圖片！訓練它們分辨上述五款已知分類的紐結樣本。 研究人員認為這歸功於循環神經網絡分層採用的雙向模式：訊息會在分層之間以及在分層之內向前向後地傳遞，能夠抓住紐結的內在規律，證明機器學習可以用於與紐結相關的數學及物理科學研究上。神經網絡用以訓練的數據樣本愈多，時間:2023年07月30日|作者:香港城大研創|來源:香港城大研創早前有研究團隊首次成功訓練人工神經網絡分辨結的種類，這些一層層的數據編碼模型（layereddata-encodingmodels）就是人工神經網絡。香港研究資助局、而其中一種學習方式是深度學習（deeplearning），一般無法憑肉眼辨別。