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World File Search System收敛性
生成对抗网络的收敛动力学
拟合神经网络通常求助于随机（或类似）的梯度下降，这是梯度下降动力学的耐噪声（且有效的）分辨率。它输出了一系列网络参数，这些参数在训练步骤中会演变。梯度下降是极限，当学习率较小并且批处理大小不限时，在训练过程中获得的这组越来越最佳的网络参数。在此贡献中，我们研究了机器学习中使用的生成对抗网络中的收敛性。我们研究了少量学习率的限制，并表明，与单个网络培训类似，GAN学习动力趋于消失学习率至一定的限制动态。这导致我们考虑度量空间中的进化方程（这是我们称为双流的自然框架）。我们给出了解决方案的正式定义，并证明了这种转化。该理论然后将其应用于甘斯的特定实例，我们讨论了这种见解如何有助于理解和减轻模式崩溃。关键字：gan;公制流；生成网络
通过...
本文使用的深层确定性策略梯度算法（DDPG）是一种策略学习方法，可输出连续动作。它来自确定性策略梯度（DPG）算法。它借鉴了Actor-Critic策略梯度的单步更新的优势，并结合了Deep Q Network（DQN）的体验重播和目标网络技术，以改善Actor-Critic方法的收敛性。DDPG算法由策略网络和目标网络组成。ddpg使用确定性策略来选择动作，因此输出不是行为的概率，而是特定行为。是策略网络的参数，t a是动作，而t是状态。目标网络将在一定时间段内固定网络中的参数，从而消除由当前网络和目标网络之间相同参数引起的模型振荡。DDPG算法具有强大的深神经网络拟合和概括能力，以及处理连续动作空间的优势，并通过在当前状态下学习最佳动作策略来连续训练和调整神经网络参数。
aq-pinns：碳效率高的气候建模
正如Jevons Paradox强调的那样，人工智能（AI）在解决气候变化方面的计算需求不断增长引起了人们对低效率和环境影响的重大关注。我们提出了一个引人注意的量子物理信息知识的神经网络模型（AQ-PINNS）来应对这些挑战。这种方法将量子计算技术集成到物理知情的神经网络（PINN）中，以进行气候建模，旨在提高由Navier-Stokes方程所控制的流体动力学的预先准确性，同时减少计算负担和碳足迹。通过利用变异量子多头自我注意机制，我们的AQ-Pinns与经典的多头自我注意方法相比，模型参数降低了51.51％，同时保持了可比的收敛性和损失。它还采用量子张量网络来增强表示能力，这可以导致更有效的梯度计算并降低对贫瘠的高原的敏感性。我们的AQ-Pinns代表了朝着更可持续和有效的气候建模解决方案迈出的关键步骤。
用量子改进医学图像识别...
研究方法•INBREAST数据集审查和呈现•数据增强：通过旋转和对比度调整，人为地增加培训数据集的多样性；通过模型改善概括来提高诊断精度•量子信息处理（QIP）研究/UNET研究和审查•U-NET：卷积神经网络专门针对生物医学图像分割，具有更高的精度，由编码器编码器结构组成。•量子过滤器：过滤和处理量子信息，导致图像的澄清和去除•使用和不使用量子过滤器的训练收敛性：这改变了图像深度和对象在图像中的位置。这意味着更改图像以揭示它们在原始数据中可能无法观察到的独特功能。•测试和调试：在增强中尝试不同的参数，并根据输出选择适当的测试用例，并调试现有方法，代码块，以确保过滤器的无错误应用。我们认为的参数将是关于图像中噪声，分辨率和剩余文物的参数。Inbreast数据集相对毫无噪音，并且是高质量的，因此使用掩码清理数据中的人工制品对于调试至关重要。
癌症治疗的局部药物输送
摘要：合成生物学集中于生物部位的设计和模块化组装，以构建人工生物系统。在过去的十年中，合成生物学已经成长为高产的领域，在神经科学，基于细胞的疗法和化学制造等不同地区取得了进步。同样，基因治疗领域在概念验证研究和临床环境中都取得了巨大的进步。基因治疗兴趣增加的一个病毒载体是腺病毒（AD）。广告势头增加的主要部分来自合成生物学对广告工程的发展。基因疗法和合成生物学的收敛性通过降低体内的AD毒性，提供精确的AD型向性欲，并纳入遗传回路以制造适应环境刺激的智能疗法，从而增强了AD媒介。AD载体的合成生物学工程可能会导致卓越的基因输送和编辑平台，从而可以在广泛的治疗环境中找到应用。关键字：腺病毒，CRISPR，基因治疗，遗传回路，蛋白质工程，合成生物学，病毒式衣壳，病毒toral疗法T
组合优化问题的转移加固学习
摘要：强化学习是各个领域的重要技术，尤其是在加固学习的自动化机器学习中（AUTORL）。在组合优化中将转移学习（TL）与Autorl的集成是需要进一步研究的领域。本文同时采用Autorl和TL来有效地应对组合优化的挑战，特别是不对称的旅行推销员问题（ATSP）和顺序排序问题（SOP）。进行了统计分析，以评估TL对上述问题的影响。fur-hoverore，将auto_tl_rl算法作为一种新颖的贡献引入，结合了自动和TL方法。经验结果强烈支持这种整合的有效性，在比传统技术效率明显高得多的解决方案中，初步分析结果提高了85.7％。此外，在13个实例中减少了计算时间（即在92.8％的模拟问题中）。TL集成模型的表现优于最佳基准，证明其优越的收敛性。AUTO_TL_RL算法设计允许在ATSP和SOP域之间进行平滑的过渡。在全面的评估中，在分析的78％的实例中，Auto_TL_RL明显优于传统方法。
nn学习驱动的自动控制＆...
在当代工程和科学研究中，自动控制与机器学习之间的相互作用变得越来越重要。本报告探讨了这种关系的两个关键方面：机器学习技术以增强自动控制系统的应用以及使用自动控制原理以改善机器学习算法。首先，我们讨论如何利用机器学习来优化复杂系统中的控制策略，从而对动态环境产生适应性和智能的反应。的技术（例如增强学习和神经网络）是否有能力从数据中学习，从而产生更有效的控制机制，这些机制可以处理不确定性和非线性。其次，我们研究了如何将自动控制原理应用于完善机器学习过程。可以利用诸如反馈控制之类的概念来稳定学习算法，减少过度拟合并确保各种机器学习应用中的收敛性。这种双重视角强调了整合这两个领域而产生的相互利益和协同作用。通过案例研究和示例，我们证明了将机器学习和自动控制相结合，为机器人技术，自主系统和智能技术的进步铺平道路的变革潜力。最终，本报告旨在提供有关研究的未来方向以及合并这两个领域的实际含义的见解。
![arxiv：2402.06388v3 [stat.ml] 2024年11月26日](/simg/0\0497daa7f8bb1ff276891ab46c122c200ba16870.webp)
arxiv：2402.06388v3 [stat.ml] 2024年11月26日
策略梯度算法对在执行学习中的应用显示出了令人印象深刻的结果，但长期以来，人们已经认识到，一些更正是为了改善收敛性；实施此类更正的几个众所周知的程序是对数势垒进行加强算法[23]，信任区域策略优化TRPO [16]和近端策略优化（PPO，OpenAI的默认默认依据重新启动学习算法）；所有人都使用正规化形式，即所有人都试图通过各种方法限制和控制策略更新。在这种一般环境中，我们将在此关注不同类型的正则化，并最具体地谈论多武装匪徒。虽然策略梯度算法显示出有趣的数值性能，但对MAB收敛的理论研究直到最近才见证了重要的进步。在[8]中证明，随机梯度程序对于线性二次调节器的一般情况而言，而Agarwal等人则具有很高的可能性。在Markov Prosess的一般框架下给出了[2]的理论结果，并在不同的策略参数中特别证明了收敛性；在我们在此处分析的软马克斯参数化的特定情况下，它们检查了三种解决此问题的算法。最初的方法涉及在目标上直接的策略梯度下降而没有改变。第二种方法 - 企业熵正规化，以防止参数过度生长，从而确保足够的探索。最后，他们研究了自然政策差异算法，并证明了与分配不匹配系数或特定维度特定因素无关的全球最佳结果。回想一下，相比之下，我们在这里研究了使用L 2正则化的SoftMax参数化。在几个月前（在写作时）在线发表的一篇最近的论文[4]中，J。Bhandari和D. Russo讨论了SoftMax参数化，但重点介绍（我们引用）“理想化的政策梯度更新，并访问了确切的梯度评估”。是一个区别，我们将在这里重点放在非脱颖而出的梯度上（这是实施的梯度），但以更强的假设为代价。然而，在另一项最先进的研究[11]中，作者做出了三项贡献。首先，他们确定，当启用真实梯度（即没有随机性）时，具有软磁性参数化的策略梯度以O（1 /T）的速率收敛。然后，他们检查了熵登记的策略梯度，并证明其加速收敛速率。最后，通过整合上述结果，它们描述了熵正规化增强策略优化的机制。最后，其他一些相关的作品包括[21]，更具体地研究了使用深神经网络时的现场，而[24]通过使用新的变体进行了折现因子来研究蒙特卡洛估计的随机推出的新变体。
脑组织中电扩散和水运动的精确数值模拟
离子电扩散和水运动的数学建模正在成为一种强有力的研究途径，为大脑稳态提供新的生理学见解。然而，为了提供可靠的答案和解决争议，预测的准确性至关重要。离子电扩散模型通常包括非线性和高度耦合的偏微分方程和常微分方程的非平凡系统，这些方程控制着不同时间尺度上的现象。在这里，我们研究与近似这些系统相关的数值挑战。我们考虑了一个脑组织电扩散和渗透的均质模型，并提出和评估了不同的相关有限元分裂方案的数值特性，包括理想场景和皮质扩散抑制 (CSD) 的生理相关设置的准确性、收敛性和计算效率。我们发现，对于具有平滑制造解决方案的问题，这些方案在空间中显示出最佳收敛率。然而，生理 CSD 设置具有挑战性：我们发现 CSD 波特性（波速和波宽）的精确计算需要非常精细的空间和精细的时间分辨率。
多体基接地状态的数字量子模拟的加速算法
新兴量子模拟器的关键应用之一是效仿多体系统的基础状态，因为它对从浓缩物理学到材料科学的各种领域都引起了极大的兴趣。的传统被提议慢慢地进化为以其基础状态初始化的简单的哈密顿量，以使人们的利益状态成为所需的基础状态。最近，在量子模拟器中还提出了变异方法，以模拟多体系统的基础状态。在这里，我们首先提供了绝热和变量方法与数字量子模拟器上所需的Quantum资源之间的定量比较，即电路的深度和两倍量子量子门的数字。我们的结果表明，对于这些资源，各变化方法的要求较小。但是，它们需要与经典优化杂交，该优化可以缓慢收敛。因此，作为论文的第二个结果，我们提供了两种不同的方法，可以通过对变异电路的参数进行良好的初始猜测来加速经典优化器的收敛性。我们表明，这些方法适用于广泛的哈密顿量，并在优化过程中提供了显着的改进。