XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System反向传播
AutoML-Zero：从头开始发展机器学习算法
机器学习研究在多个方面都取得了进展，包括模型结构和学习方法。自动化此类研究的努力（称为 AutoML）也取得了重大进展。然而，这一进展主要集中在神经网络的架构上，它依赖于复杂的专家设计层作为构建块——或类似的限制性搜索空间。我们的目标是展示 AutoML 可以走得更远：今天可以仅使用基本的数学运算作为构建块来自动发现完整的机器学习算法。我们通过引入一个新颖的框架来证明这一点，该框架通过通用搜索空间显着减少了人为偏见。尽管这个空间广阔，但进化搜索仍然可以发现通过反向传播训练的两层神经网络。然后可以通过直接在感兴趣的任务上进化来超越这些简单的神经网络，例如 CIFAR-10 变体，现代技术从中出现
Yolocs：基于特征空间固化的密集通道压缩的对象检测
在这项研究中，我们在特征纯化和逐渐反向传播过程中检查了通道特征与卷积内核之间的关联，重点是网络内的向前和向后传播。因此，我们提出了一种称为特征空间固化的称为密集的Channel压缩的方法。利用了该方法的中心概念，我们引入了两个用于主链和头部网络的创新模块：特征空间固化结构（DF）的密集通道压缩和不对称的多级压缩解耦头（ADH）。集成到Yolov5模型中时，这两个模块表现出了出色的性能，从而导致修改的模型称为Yolocs。在MSCOCO数据集，大型，中和小型Yolocs模型上评估的AP分别为50.1％，47.6％和42.5％。保持推理速度与
并行算法与神经执行对齐
经典算法通常对信息处理构成瓶颈[1]。它们通常旨在处理一致的，完全有序的，抽象的数量，而实际上，我们需要对嘈杂，高维数据进行推理。机器学习和神经网络（NNS）尤其使机器可以从此类输入中提取有用的功能，但是如果其输出需要与非差异性算法组成，则他们将无法通过反向传播从直接反馈中学习。以使算法适用的方式压缩信息会丢失许多潜在的相关细节。通过教导NNS如何执行算法来打破这种瓶颈是神经算法推理的目标[1-3]。对现实世界数据的首次应用是有希望的[4-6]，但是即使在高度精心制作的架构上，推断仍然有改进的空间[7，8]。因此，显然需要更仔细地研究神经网络的信息处理功能。
CSCI S-89深度学习课程简介信息
课程描述：在本课程中，将学生介绍到深神经网络的体系结构，即开发出来提取数据的高级特征表示的算法。除了神经网络的理论基础（包括反向传播和随机梯度下降）之外，学生还可以通过Python进行动手实践经验。课程中涵盖的主题包括图像分类，时间序列预测，文本矢量化（TF-IDF和Word2Vec），自然语言翻译，语音识别和深度强化学习。学生学习如何使用应用程序界面（API），例如Tensorflow和Keras来构建各种深神经网络：卷积神经网络（CNN），复发性神经网络（RNN），自组织图（SOM），生成对抗网络（GANS）和长期的短期记忆（LSTM）。某些模型将需要在Amazon Web Services（AWS）云中使用图形处理单元（GPU）启用的Amazon Machine Images（AMI）。
用于规则和不规则时间序列分类的新型高效储层计算方法
时间序列是指在一段时间内按时间顺序收集的一系列数据点，每个点通常记录在特定的时间戳。时间序列有两个主要组成部分：时间戳和观测值。时间戳表示获取特定记录的时间，而观测值则显示与每个时间戳相关联的值，该值表明该值相对于其他时间点的相对重要性。此外，时间序列数据可能还带有一些其他模式，使时间序列分析更具挑战性。例如，来自同一数据集的样本可能具有不同的长度（可变长度）和/或相邻时间点可能具有不同的时间间隔（异质间隔）。时间序列分析涉及研究和解释样本随时间变化的趋势和依赖性等模式，并已广泛应用于现实世界现象 [1-3]。其中，时间序列分类 (TSC) 专注于将序列数据分类并标记为不同的类别，在医学、电信和金融等领域发挥着不可或缺的作用。TSC 算法的有效性取决于它们平衡短期和长期记忆以及捕捉时间依赖性的能力，同时将所需模式与噪声模式区分开来。在过去的几十年中，已经开发了大量算法来解决这一特定领域。到目前为止，长短期记忆 (LSTM) 网络可以看作是一个里程碑式的突破，它为序列数据中复杂的长期依赖关系建模所带来的挑战提供了强大的解决方案 [4-7]。LSTM 网络是一种循环神经网络 (RNN)，它利用记忆单元和门作为控制信息在网络中流动的手段。网络的设计主要是为了缓解梯度消失的瓶颈。然而，网络的训练是通过最先进的时间反向传播 (BPTT) 技术实现的。虽然 BPTT 是一种强大而有效的方法，但它的计算成本可能很高，尤其是对于大型和深度神经网络而言。除了反向传播辅助神经网络外，基于距离的方法也在广泛的 TSC 任务中取得了巨大的成功 [8-10]，其中，1-最近邻动态时间规整 (1NN-DTW) 已被证明
认知和脑启发人工智能（E016360）
本课程涵盖 6 个主题，可从以下主题中选择（但不限于）： • 认知科学与人工智能的关系。 • 自然认知与人工认知之间的相似点与不同点。 • 进化、环境与个体之间的相互作用及其与人工智能的关系。 • 计算创造力（创造力的定义和指标、生成式人工智能）。 • 具身认知（中枢模式生成器、主动顺从、传感器和形态的机械优化、视觉系统）。 • 大脑中的算术和学习（神经元和突触、突触学习、自组织、基于奖励的学习、反向传播）。 • 意识（与意识相关的概念、意识理论、自然和人工系统中的意识）。 • 情感（情感概念、量化情感、情感对认知、决策和学习的贡献）。 • 自然语言（语言对认知的贡献、语义、人类物种的独特地位）。 • 模仿和从示范中学习（定位模仿、模仿在机器学习中的作用）。
电气和计算机工程中的MS程序
与计算机和计算机网络有关的安全基础。法律和道德。社会工程和基于心理的攻击。信息收集，网络映射，服务枚举和漏洞扫描。与访问控制，利用和磁盘取证有关的操作系统安全性。shellCoding。在物理，网络和应用程序层处有线和无线网络安全性。理论课程通过案例研究和证明性实验实验室增强。4CR ENG EC 523 A1深度学习Batmanghelich Mathagical和Machine Learning背景的深度学习背景。进料向前网络，反向传播。深层网络的培训策略。卷积网络。循环神经网络。深入的强化学习。深度无监督的学习。暴露于TensorFlow和其他现代编程工具。其他最新主题，时间允许。与CAS CS 523。学生可能不会获得两者的学分。4CR ENG EC 524 A1优化理论和方法Castanon教授
机器人学学期的管理经济学V
2对于一个给定的培训数据示例存储在.csv文件中，并实现并演示候选算法算法输出与培训示例一致的所有假设集的描述。3编写一个程序，以演示基于决策树的ID3算法的工作。使用适当的数据集来构建决策树并应用此知识来对新样本进行分类。4编写一个程序，以实现幼稚的贝叶斯分类器，以将存储为.csv文件存储的示例培训数据集。考虑了很少的测试数据集，计算分类器的准确性。5编写一个程序来实现k-nearest邻居算法以对虹膜数据集进行分类。打印正确与错误的预测。6通过实现反向传播算法并使用适当的数据集测试相同的人工神经网络。7编写一个程序，以在给定数据集上使用残差图演示回归分析。