边缘设备上的神经元元胞自动机无监督训练
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。用智能手机进行神经元元胞自动机训练，实现可访问的 X 射线肺部分割，增加机器学习在医学成像方面的无障碍性，提高模型适应性和性能，降低参与门槛。
神经元元胞自动机是传统元胞自动机模型的演化，通过深度学习转换函数进行增强。潜在神经元元胞自动机（LNCA）模型解决了资源限制问题，应用于图像恢复领域，能从降质版本中重建高质量图像。该模型在保持高重建保真度的同时，实现了显著的计算资源要求降低，能处理比当前最先进的模型大16倍的输入。
