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无监督的算法检测零日攻击
摘要在过去的十年中，研究人员，从业人员和公司努力制定机制来检测网络安全威胁。除其他努力中，这些努力是基于规则的，基于签名的基于签名或监督的机器学习（ML）算法，这些算法被证明有效地检测已经遇到和表征的那些侵犯。取而代之的是，新的未知威胁通常称为零日攻击或零周日，可能未发现，因为这些技术通常会被这些技术误解。近年来，无监督的异常检测算法显示出检测零周的潜力。然而，对无监督异常检测算法的定量分析的专门支持仍然很少，并且通常不会促进元学习，这有可能提高分类性能。在这样的程度上，本文介绍了零周期的问题，并审查了无监督的算法检测。然后，本文采用了提问方法来确定对零日检测进行定量分析的典型问题，并显示了如何使用适当的工具设置和行使无监督的算法。使用最新的攻击数据集，我们对i）特征对无监督算法的检测性能的影响，ii）评估入侵探测器的相关指标，iii）均需比较多个无用的算法，iiv），iv）iv算法，iv）iv）应用元学习的应用以减少错误分类的应用。最终，v）我们测量相对于零周的无监督异常检测算法的检测性能。总的来说，本文典型地说明了如何实际编排和应用适当的方法，过程和工具，甚至提供了非专家，以选择适当的策略来处理零日。
通过无监督的预读和内在的学习
最近几年见证了基于部分微分方程（PDES）解决科学问题的机器学习方法和物理领域特定见解的承诺。但是，由于数据密集型，这些方法仍然需要大量的PDE数据。这重新引入了对昂贵的数量PDE解决方案的需求，部分破坏了避免使用这些支出模拟的最初目标。在这项工作中，寻求数据效率，我们为PDE操作员学习设计了无监督的预培训。为了减少对模拟成本的训练数据的需求，我们在没有模拟解决方案的情况下挖掘了未标记的PDE数据，我们通过基于物理启发的基于重建的代理任务为神经操作员提供了预先介绍神经操作员。为了提高分布性能，我们进一步协助神经操作员灵活地利用一种基于相似性的方法，该方法学习了内在的示例，并导致了额外的培训成本或设计。对一组PDES的广泛经验评估表明，我们的方法具有高度的数据效率，更具生动性，甚至超出常规视觉预测的模型。我们在https://github.com/delta-lab-ai/data_effidiced_nopt上提供代码。
有监督的机器读取式识别 -
自动农作物识别是现代农业的重要分支。它为农田制图，农作物轮作分析，农田结构和农业用地使用监测提供了广泛的机会。遥感是一种通过实施各种植被指数（例如，标准化差异植被指数）结合机器学习和计算机视觉的技术，是一种可用于作物识别的潜在且有力的技术。当前的研究致力于对乌克兰监督机器识别的最新开发机器学习的准确性，即软件应用Agroland分类器，该分类器是基于Naas气候智能农业研究所的科学研究的结果而构建的。该应用程序采用了几种监督的机器学习方法，即多种规范的判别分析和逻辑回归，以区分冬季小麦，冬季大麦，冬季大麦，冬季菜籽，谷物玉米，大豆和向日葵等农作物。使用随机选择的标记的田地进行测试，每种作物100个田间。在乌克兰的所有领土上进行了测试。从农业监控地图平台中检索了月度归一化差异指数的输入值。已经确定，最高的作物识别精度与小麦有关（总准确度为82.0％，F1得分为0.90），而大豆的最差结果（占真实猜测的50.0％，F1得分为0.67）。需要进一步的详细测试和算法改进，并将继续进行。还观察到，识别精度高度取决于农作物种植的土壤气候条件。
无监督的RGB-D点云注册
摘要 - 点云注册是估计两个点云之间刚性转换矩阵的基本任务，并被视为下游视觉任务的先决条件。最近的工作试图使用可获得的RGB-D序列解决注册问题，而不是仅依靠点云，这可能并不总是可用。然而，由于多模式特征的简单串联和向量维度的增加，大多数现有的无监督RGB-D点云注册工作都难以获得细粒度，健壮，判别对应关系。这些方法通常遵循一个常见的范式：从输入数据中提取特征，估计对应关系并通过几何拟合获得转换矩阵。在这项工作中，我们设计了一个生成特征提取模块，以充分利用多模式信息，并寻求对通讯估计的新颖观点，该估算将源和目标点云中的点扩展到基于超矩形的嵌入中，并根据N-Dimensions space in-Dimensientions in-Dimensions in-Dimentions contractions in-Dimentimentions conteconsienss in-Dimentions contractions。每个基于高矩形的嵌入都是基于提出的生成特征提取模块的天然和歧视性语义的构建的，该模块涉及扩散分支，几何分支和点像素融合。我们利用生成模型的能力充分利用RGB-框架中的两种互补方式的信息。我们的代码将在以下网址发布：https：//github.com/cbyan1003/dce。此外，这种独特的几何空间允许有效地计算交点量和模型概率概率，以估计对应关系。在3DMatch和扫描仪数据集上进行的广泛实验显示了该方法在这项具有挑战性的任务中的有效性，表现优于最先进的方法。
无监督的域适应性利用视觉 - ...
在电信频谱中施加了氮氧化铝波导，小于0.16 db/cm损失Radhakant Singh，1,2 Mohit Raghuwanshi，3 Balasubramanian Sundarapandian，3 Rijilthomas，3 Rijilthomas，3 Rijilthomas，1 Lutz Kirste，3 Stephan，3 Stephan，1 1 spehan。 GMBH，高级微电动中心亚当，52074，德国2 rwth Aachen University，Electronic Devices主席，52074德国亚兴3弗劳恩霍夫应用固态物理学IAF研究所IAF，79108 FREIBURG IM BREISGAU，德国，德国 *在电信频谱中施加了氮氧化铝波导，小于0.16 db/cm损失Radhakant Singh，1,2 Mohit Raghuwanshi，3 Balasubramanian Sundarapandian，3 Rijilthomas，3 Rijilthomas，3 Rijilthomas，1 Lutz Kirste，3 Stephan，3 Stephan，1 1 spehan。 GMBH，高级微电动中心亚当，52074，德国2 rwth Aachen University，Electronic Devices主席，52074德国亚兴3弗劳恩霍夫应用固态物理学IAF研究所IAF，79108 FREIBURG IM BREISGAU，德国，德国 *
通过无监督的机器进行异常检测...
抽象的异常是一个实例或向量，与数据集中的其余observaɵ子不类似。此类异常的同性恋不仅是一项具有挑战性的任务，而且是一个高度相关的终结事件。已经开发了几种算法来应对异常中的两个主要问题：detecɵng异常的比较标准，以及将通常或预期向量与异常分开的阈值。异常检测是无监督收入的一个实例，因为没有外部标签或类别分配给研究的数据。实际上，异常探测算法旨在将标签分配给分析的数据，并且该标签是向量所属的类，这可以是预期的或通常的实例或常规类别类别的类别。
伪装对受监督的SAR超级...
合成孔径雷达（SAR）是一个尖端的遥感系统，在地球仪和环境监测中起着重要作用。高分辨率SAR成像提供了图像中的更细节，可以检测和识别地面上较小的对象和特征。然而，从理论上讲，侧面空气传播的雷达（SLAR）的分辨率受到倾斜范围的雷达带宽的限制，而在方位角[1]中的天线足迹宽度[1]实际上受到目标侧侧的降解[2]。为了克服这些问题，已经在[2、3、4、5]中提出了空间变体速差（SVA）算法及其旨在减少或取消旁观的变体。这些基于脉冲响应模型的这些不明显的算法在计算上是快速有效地减少侧叶的。但是，主叶宽度保持不变。可以使用基于神经网络的监督学习方法来解决后一个问题，通过利用配对高分辨率（HR）和低分辨率（LR）SAR图像的数据库中的先验信息[6，7，8]。对于尖锐的主机，神经网络必须学会从下采样的LR SAR输入中恢复HR SAR图像，这可能是在光学图像超级分辨率上的挑战中类似的设置[9]。但是，SAR图像形成特定于与视神经不同的雷达波。尤其是SAR范围和方位角轴是不可列出的，并且是经典的增强轴（例如旋转和翻转）是不现实的。此外，斑点噪声高度损坏了SAR图像，从而使伪造过程对靶标和异常进行了决定[10]。幸运的是，诸如[11，12]之类的SAR佩克林方法能够使用很少的single外观复杂（SLC）SAR图像减少斑点噪声。在本文中，我们建议评估使用Fell fell
无监督的概念可解释的基础提取
摘要 - 研究CNN图像分类器预测和中间层代表的重要研究线，从人类可以理解的概念方面进行了反应。在这项工作中，我们扩展了文献中使用注释的概念数据集提取可解释的特征空间方向的先前作品，并提出了一种无监督的事后方法，以通过寻找特征空间的旋转来解释稀疏的单热阈值pixelivations of PixElivations的特征空间，以提取可解释的基础。我们对现有流行的CNN进行了实验，并证明了我们方法在跨网络架构和培训数据集提取可解释的基础方面的有效性。我们对文献中发现的现有基础可解释性指标进行扩展，并表明，当转化为使用我们的方法提取的基础时，中间层的代表变得更加可解释。最后，使用基本的可解释性指标，我们将提取的方法与我们的方法进行比较，并以监督方法得出的基础，发现在一个方面，提议的无监督方法具有构成受监督的限制并为未来研究的潜在方向构成限制。
在线课程：适用于监督的机器学习
一方面，简单笔记本电脑的计算能力比几年前高。 div>另一方面，大量使用连接到互联网的设备有助于收集大量数据。 div>在这场计算革命之前，对数学概况保留了获得高级统计知识的访问。 div>今天，专为所有受众设计的特定软件的开发允许专业的专业人士使用这些工具来解决各自领域的问题。 div>在这一行中，近年来，Sutech一词被普及，从广义上讲，可以将监督当局定义为使用创新技术（机器学习和大数据）来支持其工作。 div>本课程非常实用且应用，将使用R和Python编程语言探索最受欢迎的ML工具的使用。 div>在具体主题中，例如：决策树将解决神经网络或深度学习自然语言处理非秘书学习：群集和降低一般全景维度。
通过自我监督的识别一致的神经合奏
从记录的神经活动中解码刺激或行为是研究大脑功能在研究中的常见方法，也是脑部计算机和脑机界面的重要组成部分。可靠的解码即使是从小型神经种群中也可能导致高维神经种群活动，通常占据低维man-可通过合适的潜在可变模型可发现的低维man。随着时间的流逝，单个神经元的活性和神经记录设备中不稳定性的漂移可能是基础的，使几天和几周的稳定解码变得不切实际。虽然无法在单个神经元水平上预测这种漂移，但是当连续记录会话（例如不同的神经元集以及记录数据中一致的神经元的变化排列）时，人群水平的变化可能是可以学习的。在会话中的一致性与陌生神经元的分类以及按照记录的一致记录神经元的偏差来考虑偏差，然后可以保持解码性能并揭示与任务相关的神经歧管。在这里，我们表明，对深神经网络的自我监督培训可用于弥补这一间歇间的可变性。结果，顺序的自动编码模型可以维持最新的行为解码性能，以使未来几天的完全看不见的记录会话。我们的方法仅需要一次录制会话来培训模型，这是迈向可靠，无重新校准的大脑计算机接口的一步。关键字：多种学习，神经科学，自我监督学习，神经解码，神经种群活动，顺序自动编码器，电生理学