Advanced terahertz neural network offers compact solution for AI challenges
香港城市大学 (CityUHK) 和南京东南大学的研究人员推出了一种创新的平面欺骗等离子体神经网络 (SPNN) 平台，能够直接检测和处理太赫兹 (THz) 电磁信号。
Neural Networks for Flexible Multivariate Forecasting
一个简单的分步指南，帮助您开始使用神经网络进行时间序列预测继续阅读 Towards Data Science »
Представлено новое поколение нейросетей YandexGPT 4
Yandex 的生成式 AI 现在可以处理大约 60 页的文本并可以进行推理。
From Nobel Prize to Everyday Innovation: How Neural Networks and Machine Learning Shape Our World
当约翰·J·霍普菲尔德教授和杰弗里·E·辛顿教授获得 2024 年诺贝尔物理学奖时，这不仅是学术界的胜利——这是一个突出神经网络和机器学习的突破如何改变我们日常生活的时刻。他们的开创性工作为从 [...]从诺贝尔奖到日常创新：神经网络和机器学习如何塑造我们的世界的文章首次出现在 Kolabtree 博客上。
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Volume 35, Number 10, October 2024
1) 确定适合机器学习模型的知识产权保护机制：水印、指纹识别、模型访问和攻击的系统化作者：Isabell Lederer、Rudolf Mayer、Andreas Rauber页数：13082 - 131002) 面向可解释的情感计算：综述作者：Karina Cortiñas-Lorenzo、Gerard Lacey页数：13101 - 131213) 从多个角度回顾凸聚类：模型、优化、统计属性、应用和连接作者：Qiying Feng、C. L. Philip Chen、Licheng Liu页数：13122 - 131424) 高光谱图像去噪：从模型驱动、数据驱动到模型数据驱动作者：Qian
波茨坦大学正在使用 fischertechnik 的工厂模拟系统对人工智能在生产控制中的应用进行模拟研究。马库斯·格鲁姆 (Marcus Grum) 是一名商业信息学初级教授，特别是基于人工智能的应用系统。他弯腰大约一次... 继续阅读 →
Ученые МФТИ разработали новый способ тестирования лекарств на кардиотоксичность с помощью нейросетей
一种创新方法使得在临床前研究阶段识别已知的心脏毒性物质成为可能。该系统由 MIPT 实验和细胞医学实验室的员工开发，称为 i-CARDIO。
NeuPh: A breakthrough in high-resolution image reconstruction with neural networks
神经相位检索由波士顿大学的研究人员开发，利用深度学习技术增强从低分辨率数据重建高分辨率图像的能力。新的神经框架 NeuPh 已经成功超越了传统方法。
How Tiny Neural Networks Represent Basic Functions
通过简单的算法示例对机械可解释性进行简单介绍简介本文展示了小型人工神经网络 (NN) 如何表示基本功能。目标是提供有关 NN 工作原理的基本直觉，并作为机械可解释性的简单介绍——该领域旨在对 NN 进行逆向工程。我提供了三个基本函数的示例，使用简单的算法描述了每个函数，并展示了如何将算法“编码”到神经网络的权重中。然后，我探索网络是否可以使用反向传播来学习算法。我鼓励读者将每个示例视为一个谜语，并在阅读解决方案之前花一点时间。机器学习拓扑本文尝试将 NN 分解为离散操作并将其描述为算法。另一种方法可能更常见、更自然，即研究不同层中线性变换的连续拓扑解释。以下是一些有助于增强拓扑直觉的优秀资源：
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Volume 35, Number 9, September 2024
1) 特邀编辑：图学习专题作者：Feng Xia、Renaud Lambiotte、Neil Shah、Hanghang Tong、Irwin King页数：11630 - 116332) 用于异质图学习的置换等变图框架作者：Jianfei Li、Ruigang Zheng、Han Feng、Ming Li、Xiaosheng Zhuang页数：11634 - 116483) MARML：多层网络中基于主题感知的深度表示学习作者：Da Zhang、Mansur R. Kabuka页数：11649 - 116604) 面向极端数据稀缺的稳健图半监督学习作者：Kaize Ding、Elnaz No
A new way to build neural networks could make AI more understandable
对人工神经元在神经网络中的工作方式进行调整可以使人工智能更容易被解读。人工神经元——深度神经网络的基本组成部分——几十年来几乎没有变化。虽然这些网络赋予了现代人工智能力量，但它们也是难以捉摸的。现有的人工神经元，用于 GPT4 等大型语言模型，工作方式……
IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, Volume 35, Issue 8, August 2024
1) 自主视觉感知的开放式在线学习作者：Haibin Yu, Yang Cong, Gan Sun, Dongdong Hou, Yuyang Liu, Jiahua Dong页数：10178 - 101982) 连续时间强化学习控制：理论结果回顾、性能洞察和新设计需求作者：Brent A. Wallace, Jennie Si页数：10199 - 102193) 可解释人工智能归纳逻辑编程技术评论作者：Zheng Zhang, Levent Yilmaz, Bo Liu页数：10220 - 102364) 离线强化学习调查：分类、评论和开放问题作者：Rafael Figueiredo Pru
