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World File Search System变形金刚
Transgrid咨询委员会
humelink：提供有关Transgrid如何跟踪您为您设定的及早工作合理的目标的更多信息，您希望降低消费者的风险，并更好地了解成本和您在该采购市场中的经验（尤其是LLE项目和我们在这里不做500 kV变形金刚的事物）。
Hitachi Energy
变形金刚的工业生产于1914年始于芬兰。今天，日立能源在VAASA的工厂是芬兰最大，最重要的变压器工厂，也是国家电力供应安全的重要组成部分。今天，日立能源在VAASA的工厂是芬兰最大，最重要的变压器工厂，也是国家电力供应安全的重要组成部分。
提示Avanzado＆Machine Learning
语言模型是从一个简单的问题中诞生的：“我们可以教一台机器理解和生成人类语言吗？”1950 - 60年的十年：艾伦·图灵（Alan Turing）已经通过著名的图灵测试提出了这个想法，以测量机器是否可以模仿人类的智能。 div>1980-90：出现了第一个基本神经网络。 div>连接节点的层层用于解决数据分类或模式识别等问题。 div>2010年：由于计算能力和大量数据，深度学习繁荣。 div>示例：诸如Alexnet之类的深神经网络彻底改变了图像处理，激发了文本分析的改进。 div>2017年：革命性的变化带有文章“您需要的所有注意力”（Google），介绍了变形金刚，LLM的基础。 div>变形金刚允许关注最相关词的文本，从而大大提高了预测质量。 div>2018年至今：对GPT（OpenAI）和Bert（Google）等模型进行了培训，这些模型是使用大量数据培训的LLMS，可以理解和生成更精确的语言。 div>
№1（130）1225年。
摘要本文概述了传统神经网络体系结构的演变，例如完全连接的网络，卷积神经网络（CNNS）和经常性的神经网络（RNNS） - 变形金刚的跨形成范式。它突出了变形金刚通过引入提出机制，实现有效的并行处理并捕获长期依赖性来彻底改变深度学习，而这些依赖性较早就在努力处理。然后，本文专注于将这些原理应用于图形结构化数据。它探讨了图形神经网络（GNNS）如何，尤其是图形注意力网络（GAT），将注意力机制和位置编码整合在一起，以有效地模拟节点之间的复杂关系。重点放在gat在不同领域的实际实用性，从推荐系统和药物发现到欺诈检测和时间序列的异常检测。通过此综合，本文强调了基于注意力的方法对Handling复杂，相互联系的数据集的不断增长，并概述了正在进行的研究方向，这些研究方向推动了图形转换的领域。
深度学习的全面评论：体系结构...
摘要：深度学习（DL）已成为现代人工智能（AI）的核心组成部分，通过促进复杂系统的分析，从生物学的蛋白质折叠到化学和物理学中的粒子相互作用，通过促进了各种领域的显着进步。但是，深度学习领域正在不断发展，并且在架构和应用中都有最新的创新。因此，本文对最近的DL进展进行了全面的综述，涵盖了卷积神经网络（CNNS）（CNN）和经常性神经网络（RNNS）等基础模型的演变和应用，以及最近的体系结构，例如变形金刚，诸如变形金刚，生成性对抗性网络（GANS），CAPSULE Networks，Capsule Networks和Graph Neural网络和图形神经网络（GNNS）（gnns）（GNNS）（GNNS）（GNNS）（GNNS）（GNNS）。此外，本文讨论了新颖的培训技术，包括自我监督的学习，联合学习和深入的强化学习，这进一步增强了深度学习模型的能力。通过综合最新的发展并确定当前的挑战，本文提供了有关DL研究的最新状态和未来方向的见解，为研究人员和行业专家提供了宝贵的指导。
![arxiv：2402.06414v1 [cs.lg] 2024年2月9日](/simg/a\a690fe2c47c5d11051de77c280dbd9ea02c069b5.webp)
arxiv：2402.06414v1 [cs.lg] 2024年2月9日
诸如变形金刚这样的模型的生成AI在各个领域开辟了新的可能性，但也引起了人们对公平，透明和可靠性的关注，尤其是医学和法律等领域。本文强调了通过生成AI确保这些方法公平和质量的紧迫性。它使用加密技术（尤其是零知识证明（ZKP））探索，以解决对性能公正和准确性的担忧，同时保护模型隐私。将ZKP应用于Ma-Chine学习模型，称为ZKML（零知识机器学习），可以独立验证AI-I-Inti-Intergation contrication Aceration Actent，而无需揭示敏感的模型信息，促进透明度和信任。ZKML通过为模型预示例提供加密审核跟踪并确保用户统一的性能来增强AI的公平性。我们介绍了针对变形金刚的实用ZKML实现Snarkgpt，以授权用户验证输出准确性和质量，同时保留模型隐私。我们提出了一系列研究Snarkgpt的可伸缩性和能力的经验结果，以评估采用ZKML驱动方法来捕获生成AI模型中质量和表现公平问题的可行性和挑战。
神经语言模型中的社会感知
摘要这项工作探讨了神经语言模型（NLMS）产生和调节“自传”故事的能力，这是由于它们广泛地接触了社会语言互动，并具有与人类相当的叙事连贯性。基于变压器体系结构的生成AI证明了执行通常被认为是人类认知能力的非凡任务的能力。有必要阐明变形金刚中算法黑匣子的功能，再加上这项研究中使用认知科学任务和测试的机会，导致了一个重要的研究领域，旨在弥合这种解释性差距。“机器心理学”一词是指典型的人类认知测试的给药。为这场辩论做出贡献，我们的提案涉及一项关于自传叙事一致性调节的经验研究，这是一种广泛用于认知心理学的元素，用于研究与自我融合性和情感调制，世界观和自我构造相关的方面。，我们将OpenAI模型纳入了需要故事生产的任务，该任务是在多层次的诱导前框架之后，考虑了三个变量：年龄，情绪和性别。结果表明，NLM不仅能够模拟人类经验的各个方面，而且还可以适应指定的角色并相应地调节其叙事水平。这提供了这些人工制品产生认知复杂文本阐述的能力的证据，并表明，由于它们过度曝光了社会语言互动，因此在变形金刚结构中的叙事意识的出现可能是可能的。
fvit：带有Gabor滤波器的焦点视觉变压器
视觉变形金刚在各种计算机视觉任务中取得了令人鼓舞的进步。一个普遍的信念是，这归因于自我注意力在对特征令牌之间的全球依赖性建模中的能力。然而，自我注意力仍然面临着密集的预测任务的几个挑战，包括高计算复杂性和缺乏理想的电感偏见。为了减轻这些问题，重新审视了视觉变压器与Gabor过滤器的潜在优势，并提出了使用卷积的可学习的Gabor过滤器（LGF）。LGF不依赖自我注意力，它用于模拟生物学视觉系统中基本细胞对输入图像的响应。这鼓励视觉变形金刚专注于跨不同尺度和方向的目标的歧视性特征表示。此外，基于LGF设计了仿生焦点视觉（BFV）块。此块从神经科学中汲取灵感，并引入了双路径前进网络（DPFFN），以模仿生物学视觉皮层的平行和级联信息处理方案。此外，通过堆叠BFV块开发了一个称为焦视变压器（FVITS）的金字塔骨干网络的统一家族。实验结果表明，FVIT在各种视觉任务中表现出卓越的性能。在计算效率和可扩展性方面，与其他同行相比，FVIT具有显着优势。