科技日报讯（记者亓科伟）据俄新社日前报导，在阿联酋阿布扎比进行的2024年IEEE国际图象处置年夜会上，俄罗斯国度研究型工艺年夜学研究人员展现了一种具有自我思疑能力的神经收集。

为应对急速增加的数据量，研究人员一向致力在研发加倍靠得住的神经收集，以便在领受到图象后，可以或许进行快速分类，并辨认手艺干扰。

此次展现的名为 显著性多样化深度集成 （SDDE）的神经收集，不依靠预存在数据库中的数据，便可具有更高的辨认精度。新算法将来可用在无人驾驶和医疗诊断范畴，以提高对未知元素和图象的辨认率。

SDDE由数个模子构成，每一个模子利用分歧特点图片数据库进行练习。测试成果注解，多模子集成有用下降了图象物体辨认误差，与近似算法比拟优势较着。

新算法在处置未知数据时决议计划精度更高，因此具有凸起的利用价值。以往的神经收集常常对毛病猜测过度自傲，而SDDE因为具有自我思疑能力，所以可以或许加倍谨严地作出计较和决议计划。

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