Projecten
Modelleren en begrijpen van esthetische voorkeuren voor visuele patronen, foto's en schilderijen: Een vergelijking van menselijke perceptie en convolutional neural networks KU Leuven
Ondanks de intuïtie dat 'beauty is in the eye of the beholder' heeft recent onderzoek in empirische esthetiek voornamelijk gefocust op de rol van statistische kwaliteiten van afbeeldingen als quasi-universele, biologische factoren die aan de basis liggen van esthetische voorkeuren voor patronen, foto's en schilderijen. Door het succes van machine learning (deep neural networks, DNNs, and convolutional neural networks, CNNs) ontstond een nieuw ...
Ontwikkeling en externe validatie van een 3D Convolutioneel Neuraal Netwerk voor de automatische detectie van wervelfracturen in CT scans KU Leuven
Osteoporosis impacteert ongeveer 200 miljoen mensen wereldwijd en leidt tot 9 miljoen fragiliteitsbreuken per jaar. Wervelfracturen (WF) zijn het kenmerk bij uitstek van deze ziekte; ze worden geassocieerd met een significante morbiditeit maar worden onvoldoende geidentificeerd. Het toenemende aantal buik en borst CT scans uitgevoerd voor ongerelateerde indicaties biedt een opportuniteit voor het identificeren en rapporteren van WF. ...
Herconfigureerbare neurale netwerk architecturen, netwerken en transistoren KU Leuven
Ingebedde neurale netwerken worden steeds belangrijker, omdat ze betere resultaten geven dan traditionele algoritmes. Het nadeel aan neurale netwerken echter is dat ze een veel hogere rekenkracht vereisen en als zodanig een aanzienlijk deel van de totale vermogencapaciteit van het geïntegreerde platform vergen. Deze trend is ook zichtbaar voor toekomstige generaties gehoorapparaten, die geavanceerde geïntegreerde machine learning ...
Beeld en tekst ruimtes overbruggen door gebruik te maken van neurale netwerk methodes om multimodale representaties te leren en ruimtelijk inzicht KU Leuven
Beeld- en tekstgegevens zijn alomtegenwoordig in het huidige informatietijdperk en verschijnen in een eindeloze reeks bronnen, variërend van e-commerce tot sociale media en wetenschappelijke artikelen. Toepassingen die deze gegevens automatisch begrijpen, ophalen of voorspellen, zijn afhankelijk van goede representaties voor zowel beeld- als tekstgegevens. Onlangs hebben deep learning methodes de kwaliteit van dergelijke ...
Modellering en analyse van efficiënte hardware mapping voor neurale netwerk algoritmes KU Leuven
Machine learning (ML)-algoritmes worden tegenwoordig steeds belangrijker op het gebied van dataverwerking: data zoals beeld, geluid of tekst kunnen allemaal worden geanalyseerd of verbeterd met behulp van ML-algoritmen. Dit proefschrift richt zich op de optimalisatie en analyse van hardware-ontwerp voor neurale netwerken, een zeer populair en efficiënt ML-algoritme.
Een eerste belangrijk probleem dat moet worden opgelost, is de ...
Neurale signalen van statistisch leren in het primaten brein: netwerk, connectiviteit en electrofysiologie. KU Leuven
Om deze leemte in onze kennis van de neurale correlaten van visueel statistisch leren te vullen, zullen we, met behulp van fMRI, visueel statistisch leren en bijbehorende voorspellingsgerelateerde signalen in het brein van makaken in kaart brengen. Vervolgens brengen we de connectiviteit tussen deze gebieden in kaart, gevolgd door opnames van enkelvoudige antwoorden op de bekende reeksen. We zullen de informatiestroom tussen verschillende ...
Kennis Gebaseerde Neuraal Netwerk Compressie: Context Bewuste Model Abstracties Universiteit Antwerpen
Een benchmark-gebaseerde kwantificatie van de interpretabiliteit van neurale netwerk gebaseerde methoden Universiteit Gent
Machine learning modellen gebaseerd op neurale netwerken zijn extreem krachtig, maar hun beslissingen zijn moeilijk interpreteerbaar. In dit project voeren we een benchmarkstudie uit om de bestaande technieken voor het extraheren van kennis uit neurale modellen te vergelijken. Hierdoor kunnen we een beter beeld verwerven van de voor- en nadelen van bestaande technieken, en op basis daarvan nieuwe kennis-extractie-methoden ontwikkelen.
Transcriptionele netwerk van patroonvorming van neurale buis organoïden en in vivo ruggenmerg KU Leuven
Neurale buisdefecten (NTD) zijn afwijkingen van de ontwikkeling van het centrale zenuwstelsel die worden gekoppeld aan fysieke problemen en/of intellectuele handicaps. Met diermodellen zijn meer dan 200 genen geïdentificeerd die betrokken zijn bij NTD. Omgevingsfactoren spelen ook een belangrijke rol, zoals blijkt uit de impact van foliumzuur op de NTD-prevalentie. Helaas beschrijven diermodellen het menselijke NTD-fenotype niet volledig en ...