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课程内容 人工智能与机器学习
问题 案例研究 计算机视觉简介 图像处理 理解颜色图 第 10 天 特征提取 高斯模糊 Canny 边缘检测 图像分割 线检测-Hough 变换 Harcaascade 分类器 第 11 天 人工神经网络简介 单层感知器 多层感知器 Keras 简介 前馈过程、反向传播、误差
用于可解释的肺部疾病分类的可解释 AI 模型
摘要 — 在本文中，我们通过区分新型冠状病毒疾病 (COVID-19) 或其他疾病引起的肺部不透明样本与正常病例，开发了一个从胸部 X 光片图像中识别肺部疾病的框架。我们执行图像处理任务、分割并训练定制的卷积神经网络 (CNN)，在分类准确性方面获得合理的性能。为了解决这种复杂分类模型的黑箱性质，这种性质成为应用此类基于人工智能 (AI) 的方法自动化医疗决策的主要障碍，引起了临床医生的怀疑，我们解决了使用基于分层相关性传播 (LRP) 的方法定量解释我们采用的方法的性能的需要。我们还使用了基于像素翻转的稳健性能指标来评估我们采用的 LRP 方法的可解释性，并将其性能与其他可解释方法进行比较，例如局部可解释模型不可知解释 (LIME)、引导反向传播 (GB) 和深度泰勒分解 (DTD)。索引术语 — 深度学习、可解释 AI、分层相关性传播、LIME、深度泰勒分解、引导反向传播、医学诊断、胸部 X 光检查、COVID-19。
关于 AI 中使用测试集 (PSUTS) 进行岗位选择
摘要 — 这是一篇理论论文。它首先提出了人工智能 (AI) 中一种很少报道但不道德的做法，称为使用测试集进行后选择 (PSUTS)。因此，深度学习中流行的误差反向传播方法缺乏可接受的泛化能力。所有 AI 方法都分为两大流派，联结主义和符号主义。PSUTS 实践有两种，机器 PSUTS 和人类 PSUTS。联结主义学派因其大量凌乱的参数和现在的机器 PSUTS 而受到批评，因其“凌乱”；但看似“干净”的符号学派似乎比已知的更脆弱，因为它使用了人类 PSUTS。本文正式定义了什么是 PSUTS，分析了为什么具有随机初始权重的误差反向传播方法会遭受严重的局部最小值，为什么 PSUTS 违反了公认的研究伦理，以及为什么每篇使用 PSUTS 的论文都应该至少透明地报告 PSUTS 数据。为了提高未来出版物的透明度，本文提出了一种新的人工智能计量标准，称为项目中训练的所有网络的开发误差，最幸运的网络的选择取决于三个条件：（1）系统限制，（2）训练经验和（3）计算资源。
科学家发展了新颖的一维超导体
这项研究本周（2024年4月25日）在本质上发表，详细介绍了由安德烈·吉姆（Andre Geim）教授，朱利安·巴里埃（Julien Barrier）博士和纳Xin博士领导的曼彻斯特团队的广泛工作，以在量子厅政权中实现超导性。他们的最初努力遵循传统的途径，在传统途径中，反向传播的边缘彼此靠近。但是，这种方法被证明是有限的。
AI（人工知能）
3-1. 深度学习处理概述 ..................................................39 3-2. 准备的数据集 ..............................................................40 3-3. 神经网络中的计算 ..............................................................41 3-4. 激活函数 ......................................................................42 3-5. 损失函数 ......................................................................44 3-6. 独热向量 ......................................................................45 3-7. 误差最小化方法 .............................................................46 3-8. 反向传播方法 .............................................................50 3-9. 批量学习和小批量学习 .............................................51 3-10. 消失梯度问题 .............................................................52 3-11. 过拟合、过拟合 .............................................................53 3-12. 分类评价指标 .............................................................54
人工智能与机器学习 IV 年级课程大纲
神经网络与深度学习 B.Tech. IV 第一年 学期 LTPC 3 0 0 3 课程目标： 介绍人工神经网络的基础知识 获取有关深度学习概念的知识 学习各种类型的人工神经网络 获取应用优化策略的知识 课程成果： 能够理解神经网络的概念 能够选择学习网络来建模现实世界系统 能够使用有效的深度模型算法 能够将优化策略应用于大规模应用 UNIT-I 人工神经网络简介、ANN 的基本模型、重要术语、监督学习网络、感知器网络、自适应线性神经元、反向传播网络。联想记忆网络。模式关联的训练算法、BAM 和 Hopfield 网络。 UNIT-II 无监督学习网络-简介，固定权重竞争网络，Maxnet，Hamming 网络，Kohonen 自组织特征映射，学习矢量量化，反向传播网络，自适应共振理论网络。特殊网络-各种网络的介绍。 UNIT - III 深度学习简介、深度学习的历史趋势、深度前馈网络、基于梯度的学习、隐藏单元、架构设计、反向传播和其他微分算法 UNIT - IV 深度学习的正则化：参数范数惩罚、范数惩罚作为约束优化、正则化和欠约束问题、数据集增强、噪声鲁棒性、半监督学习、多任务学习、早期停止、参数类型化和参数共享、稀疏表示、Bagging 和其他集成方法、Dropout、对抗性训练、切线距离、切线 Prop 和流形、切线分类器 UNIT - V 训练深度模型的优化：神经网络优化中的挑战、基本算法、参数初始化策略、具有自适应学习率的算法、近似二阶方法、优化策略和元算法应用：大规模深度学习、计算机视觉、语音识别、自然语言处理教科书：1. 深度学习：麻省理工学院出版社出版的书籍，作者：Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courville 2. 神经网络和学习机器，Simon Haykin，第 3 版，Pearson Prentice Hall。
纳米结构中的阈值和激光转换...
我们探索纳米光谐振器中的光学参数振荡（OPO），实现了任意，非线性相匹配和对能量转化的几乎无损控制。这种原始的Opo激光转换器由非线性光 - 物质相互作用确定，使它们在技术上灵活且可广泛地重新配置。我们在谐振器中利用纳米结构的内壁调制来实现Opo-Laser转换的通用相位匹配，但是相干的反向散射也诱导了反向传播的泵激光。这将沿任一方向耗尽了助筋的光学功率，从而增加了OPO阈值功率和限制激光转换效率，目标信号中的光电功率和怠速频率与泵的比率。我们开发了该系统的分析模型，该模型强调了对最佳激光转换和阈值行为的理解，并且我们使用该模型指导实验纳米结构响应器OPO激光转换电路，完全集成在芯片上，并由集体速度分散分散。我们的字母证明了Opo激光转换效率与谐振器耦合速率之间的基本联系，但要受反向传播泵场的相对相和功率的影响。我们实现了片上功率的ð404ÞMW，对应于41 41％的转换效率，并发现通往近乎统一的OPO激光转换效率的路径。
adl问题库.pdf
答案：残留网络（重新NET）是深层神经网络，使用残留连接来促进训练非常深的体系结构。关键创新是绕过一个或多个层的身份快捷连接的引入。这种方法有助于减轻消失的梯度问题，从而使梯度在反向传播过程中更容易流过网络。重新连接可以达到更大的深度，而不会降低性能。，由于它们能够学习复杂的表示而无需过度拟合的能力，因此他们展示了最新的任务，包括图像分类。