Transform-Based Layers Boost CNN Efficiency and Accuracy, Applications for Computer Vision
开创性的研究引入了基于变换的层作为一种新方法来提高卷积神经网络 (CNN)，特别是残差网络 (ResNets) 在计算机视觉领域的效率和准确性，可能会彻底改变...
What exactly would a full-scale quantum computer be useful for?
作为量子计算机成熟，它们将是变换的。但是有充分的理由为什么我们还不知道他们会出现哪些问题 - 这使他们变得更加令人兴奋
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, Issue 7, July 2024
1) 联邦学习中的隐私和稳健性：攻击与防御作者：Lingjuan Lyu、Han Yu、Xingjun Ma、Chen Chen、Lichao Sun、Jun Zhao、Qiang Yang、Philip S. Yu页数：8726 - 87462) 测量解缠：指标回顾作者：Marc-André Carbonneau、Julian Zaïdi、Jonathan Boilard、Ghyslain Gagnon页数：8747 - 87613) 深度强化学习中的探索：从单智能体到多智能体领域作者：Jianye Hao、Tianpei Yang、Hongyao Tang、Chenjia Bai、Jiny
Understanding the Invariancy of Space-Time Interval Equations with Mathematical Proof!!!
在上一篇文章中，我以一种非常简单的方式解释了洛伦兹变换，在本文中，我们将使用这个怪物。在本文中，我将以数学的方式解释时空区间方程的不变性。但在继续阅读之前，您必须阅读我关于时空简介和洛伦兹变换的文章，以便更好地理解这篇文章。让我们开始吧......正如我在时空简介文章中所解释的那样，顾名思义，时空由两个关键词组成，即空间和时间。按照传统物理学，空间代表我们宇宙的三维坐标系。爱因斯坦之前的科学家认为我们的宇宙仅限于这 3 个坐标（x、y 和 z 轴），根据这一惯例，宇宙被称为牛顿宇宙。但是，1905 年，爱因斯坦在他的狭义相对论中表明时间也是一个不可或缺的因素。其实，直到 1908 年，爱因斯坦
Lorentz Transformation: A Simplified Overview
好吧……已经有很多关于这个主题的文章和书籍，但我仍然需要介绍它，主要有两个原因。首先，我即将发表的文章将基于这个主题，我不希望我的读者在寻找足够的材料来理解这个主题时遇到麻烦。其次，因为我也研究过很多关于这个主题的文章和书籍，所以在阅读它们时，我总是觉得文本中总是缺少“学生方面”的解释。所以，在本文中，我将尝试包括这一点。洛伦兹变换在相对论空间中起着关键而基本的作用。没有它，你就无法推导出流行理论的表达式，如长度收缩、时间膨胀和流行的质量能量关系方程 e = mc^2。所以，我希望你能理解这个主题的引力。洛伦兹变换以荷兰物理学家亨德里克·洛伦兹的名字命名。在开始推导变换之前，我们需要记住两个假
