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World File Search System深层网络
深度学习方法用于跨体系结构和记录方式∗
直接来自神经信号的解码行为，感知或认知状态对于脑部计算机界面研究和系统神经科学的导入工具至关重要。在过去的十年中，深度学习已成为许多机器学习任务的最新方法，从语音识别到图像。深层网络在其他领域的成功导致了神经科学中的新应用。在本文中，我们回顾了神经解码的深度学习方法。我们描述了用于从峰值到fMRI的神经记录方式中提取有用特征的架构。此外，我们还介绍了如何利用深度学习来预测包括运动，言语和视觉的共同产量，重点是如何将预告片的深网纳入诸如声音或图像之类的复杂解码目标的先验。深度学习已被证明是提高各种任务中神经解码的准确性和灵活性的有用工具，我们指出了未来科学发展的领域。
使用人工磁场和配备机器人激光的手臂进行超级kamiokande pmts表征探测用机器学习武装的顽固性BSM参数空间
这项研究引入了创新的机器学习（ML）辅助采样方法，旨在更有效地扩展标准模型（BSM）参数空间。Markov Chain Monte Carlo（MCMC）和Hamiltonian Monte Carlo（HMC）等传统方法经常在高维，多模式空间中面临限制，从而导致计算瓶颈。我们的方法结合了积极训练的深层网络（DNN）和嵌套采样，动态预测更高的样子区域，以加速收敛并提高采样精度。这些可扩展的框架具有可扩展的框架，可以在高层物理学（HEP）研究中进行全面分析，以解决bsm compariete bsm commiate bsm commiate bsm compariate bsm compariate bsm comporiate comportiation comportiation comportiation。
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
P300检测的深度神经网络方法 -
抽象的大脑计算机界面（BCIS）获取电脑图（EEG）信号，并将其解释为一种命令，该命令可以帮助使用单个通道的严重运动障碍者。BCI的目标是实现支持残疾人发展相关功能的原型。在文献中已经实施了各种研究，以实现SupeRior设计。提出的基于P300检测的BCI模型的主要新颖性与单渠道的美国相关。在这项工作中，我们使用带通滤波器的技术引入了一种脱氧方法，然后是缩放图像的变换，我们进行了连续小波变换。使用基于转移学习方法的深层神经网络对派生的图像进行了训练和验证。此pa-基于深层网络提供了BCI模型，该模型在分类准确性方面提供了更高的性能，并使用单通道EEG信号为残疾受试者提供了比特率。拟议的基于P300的BCI模型的平均信息传输率最高的是残疾人受试者的13.23至26.48位/分钟。分类性能表明，基于转移学习方法的深网可以与其他最先进的
基于动态的脑启发视力的研究...
摘要 - 在本文中，我们探讨了许多脑启发视力的应用，其中基于动态视觉传感器摄像机（即法语中的PSEE300EVK）获取数据。具体来说，我们探索了以下三个方面：（1）将大规模的人工卷积神经网络转换为尖峰神经网络，该网络可以处理大规模数据集并节省网络资源而不会丢弃太多精确度。我们为两个网络之间的差异提出了可靠的解决方案，并且可以将其推广到其他深层网络变换。（2）在自动驾驶场景中识别行人和车辆尖峰数据流。具体来说，我们将CityScapes数据集转换为两种模式尖峰数据，一种称为事件处理模式，另一种称为“对比检测模式”。（3）基于PSE300EVK摄像机构建结构化的光3D采集系统和3D图像识别算法。测试表明，本文中使用的算法可以有效地减少深人造卷积神经网络与深尖峰卷积神经网络之间的误差，并且具有良好的概括能力，并且算法可以有效地处理尖峰图像和3D图像。
数据一致的深刚性MRI运动校正
运动伪影是MRI中普遍存在的问题，导致人口级成像研究中的误诊或错误特征。当前的回顾性刚性固定内部运动校正技术共同优化了图像和运动参数的估计值。在本文中，我们使用深层网络将关节图像 - 动作参数搜索减少到仅在刚性运动参数上进行搜索。我们的网络将产生重建作为两个输入的函数：损坏的K空间数据和运动参数。我们使用模拟的，运动腐败的K空间数据训练网络，该数据具有已知的Motion参数。在测试时，我们通过最大程度地估算未知运动参数来最大程度地降低运动参数之间的数据一致性损失，基于网络的图像重新构建给定这些参数以及获得的测量值。对模拟和现实的2D快速旋转回声脑MRI进行的slice内运动校正实验实现了高的重新分解保真度，同时提供了显式数据一致性优化的好处。我们的代码可在https://www.github.com/nalinimsingh/neuromoco上公开获取。
用平滑的贝尔曼方程式在最终奖励下初始化深Q学习
本文考虑了仅在达到某些最终状态（或此类实例的组成）时才能获得积极奖励的RL实例，例如迷宫探索出口时有大量积极的奖励。尽管这种设置显然受到限制，但本文指出，培训与一项政策相关的深层网络，然后仅通过平滑贝尔曼方程并添加对初始状态的积极限制，可以通过随机性或好奇心来完成，而在此设置中，即在0-loss假设下，就可以在0板的假设中表现出积极的阳性Q值，以至于是在0板的假设中（以下一个效果），因此它是在0-loss假设中的出现（以下是一个效果），因此它是在0板的假设中（以下是一个效果），因此一定是一个效果，因此，这是一个效果，因此，这是一个效果，以至于一定要么在0层状态下（以下情况下），因此，一定是一个效果。被锁定。从这种初始化中，可以使用包含通往良好出口的路径的重播缓冲区来完善经典的深Q学习。未来的作品应考虑此框架的实际实验。
学习使用移植网络
摘要。新颖的视力传感器，例如热光谱，极性 - ization和事件摄像机，提供了传统强度摄像机无法获得的信息。将这些传感器与当前强大的深神经网络一起使用的障碍是缺乏大型标记的培训数据集。本文提出了一种网络嫁接算法（NGA），其中由非常规的视觉输入驱动的新的前端网络重新构建了一个预定的深层网络的前端网络，该网络处理强度框架。自我监督的训练仅使用同步记录的强度框架和新型传感器数据，以最大程度地提高预验证的网络和移植网络之间的特征相似性。我们表明，增强的移植网络使用热和事件摄像机数据集达到对象检测任务上验证的网络的竞争平均精度（AP 50），而不会提高下降成本。特别是，由热帧驱动的移植网络在使用强度框架的相对改善中的相对改善为49.11％。移植的前端只有总参数的5-8％，可以在几个小时内的单个GPU进行培训，相当于5％的时间，即可从标记的数据中训练整个对象检测器。nga允许新视觉传感器利用先前预定的强大的深层模型，节省训练成本并扩大新型传感器的应用。
删除深的生成模型揭示了人脸处理网络的编码原理
尽管进行了数十年的研究，但对于人脸处理网络中进行的计算仍未知。最近，已经提出了深层网络作为人类视觉处理的计算说明，但是尽管它们在整个视觉皮层中都提供了与神经数据的良好匹配，但它们缺乏可解释性。我们介绍了一种使用新的深层生成模型解释大脑活动的方法，该模型不阐明了代表学习模型，该模型学习了一个低维的潜在空间，该空间“消除”不同的面部语义上的不同语义上的有意义的尺寸，例如旋转，照明或发型，以无效的方式通过实施构成的构成独立性，以实现态度的独立性。我们发现，我们模型的大部分潜在维度都是由人类评估者解释的。此外，这些潜在维度是人类fMRI数据的良好编码模型。我们接下来研究了面部选择性体素的不同潜在维度的表示。我们发现，低水平和高级的面部特征分别在前面和前面选择区域表示，证实了人脸识别的先前模型。有趣的是，我们发现整个面部处理网络中与身份相关且无关紧要的面部特征。最后，我们通过证明它们匹配Ventral流中的响应并携带有关面部身份的信息，从而在模型中提供了一些“纠缠”（无法解释的）维度的新见解。删除的面部编码模型为标准的“黑匣子”深度学习方法提供了令人兴奋的替代方法，用于建模和解释人脑数据。
比较物理和虚拟机器人deixis
自主驾驶系统取决于他们感知和抑制导航环境的能力。神经网络是这种感知系统的基础，训练这些网络需要大量的不同培训数据，其中包括各种驾驶场景，无论是地形，对象类别和不利的照明/天气条件。但是，大多数公开可用的交通数据集都在清洁天气和照明条件下遭受了损失。数据增强通常被用作改善基于培训机器学习的感知系统的培训数据多样性的策略。然而，标准增强技术（例如翻译和翻转）有助于神经网络概括简单的空间转换，并且需要更多细微的技术来准确地在新颖的测试场景中抗击语义变化。我们提出了一种新的数据增强方法，称为“语义域自适应”，该方法依赖于属性条件的生成模型的使用。我们表明，这样的数据增加通过分析其在基于感知的任务中的性能，例如分类和检测在一天中的不同时间（i）在不同天气条件下（ii）捕获的流量对象的不同数据集，并在不同的天气条件下（ii）在不同的天气条件下，以及使用传统的增强方法培训的模型来提高深层网络的泛化能力。我们进一步表明，基于GAN的增强分类模型比基于非GAN的增强模型对参数对抗性攻击更为强大。