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World File Search System神经网络
讲座6。神经网络简介
Uber已经是世界上最有价值的初创公司之一，即使将每次乘车赚钱的75％付给了驾驶员。为此，如果在几年的时间里，Uber会变得有多有价值，该公司能够用AI驱动的自动驾驶汽车代替每个人的驾驶员？- kai-fu lee
第 3 讲：卷积神经网络
– 特征不变性很难：施加扰动，针对每个变化进行学习 – ImageNet 最佳表现者的进展 – AlexNet：第一个表现最好的 CNN，60M 参数（来自 LeNet-5 的 60k），ReLU – VGGNet：更简单但更深（8 19 层），140M 参数，集成 – GoogleNet：新原始 = inception 模块，5M 参数，无 FC，效率 – ResNet：152 层，消失梯度 拟合残差以实现学习 5. 无数应用程序：通用架构，巨大功能
深度振荡神经网络
摘要 — 我们提出了一种新颖的、受大脑启发的深度神经网络模型，即深度振荡神经网络 (DONN)。像循环神经网络这样的深度神经网络确实具有序列处理能力，但网络的内部状态并非设计为表现出类似大脑的振荡活动。出于这种动机，DONN 被设计为具有振荡内部动力学。DONN 的神经元要么是非线性神经振荡器，要么是具有 S 形或 ReLU 激活的传统神经元。该模型中使用的神经振荡器是 Hopf 振荡器，其动态在复杂域中描述。输入可以以三种可能的模式呈现给神经振荡器。S 形和 ReLU 神经元也使用复值扩展。所有权重阶段也是复值的。训练遵循权重变化的一般原理，通过最小化输出误差，因此与复杂反向传播总体相似。还提出了一种将 DONN 推广到卷积网络的方法，即振荡卷积神经网络。所提出的两个振荡网络已应用于信号和图像/视频处理中的各种基准问题。所提出的模型的性能与同一数据集上公布的结果相当或优于公布的结果。
“基于卷积神经网络的适用性...
图2。在1980 - 2000年期间通过每日降雨的气候学的输入（左）和目标（右）域的示意图。左图上的黑线显示目标域，而输入域则是整个地图。目标域上：红点是图6和10的三个说明点。从北到南，有巴黎，瑞士阿尔卑斯山和罗马的高点（2247米）。三个蓝色框是第3.2.1节中用于SAL评估的三个区域：北部地区，以比利时，塞文尼斯地区（法国东南）和迪纳尔·阿尔卑斯山（Dinaric Alps）为中心。
使用卷积神经网络
对数字通信网络的日益依赖使信息安全成为全球个人，组织和政府的关键问题（Chen等，2011）。但是，这种提高的连通性也导致了各种网络威胁，中间人（MITM）的攻击是网络攻击的破坏形式（Disha＆Waheed，2022; Zahara et al。，2020）。在MITM攻击中，攻击者拦截并改变了两方之间的通信，通常是在不知情的情况下。检测MITM攻击是由于其隐形性和攻击者采用的复杂方法而复杂的。传统的MITM攻击检测方法通常难以准确识别复杂的攻击，并将其与合法的网络行为区分开。现有的检测MITM攻击的技术主要依赖于分析网络流量模式和检测异常（Ahmad等，2020）。但是，这些方法通常在准确识别微妙而复杂的攻击模式中面临局限性，从而导致假阳性或假否定性增加。
使用多种神经网络
准确预测锂离子电池（LIB）的剩余使用寿命（RUL）对于提高LIBSPAINTION应用程序的运营效率和安全性至关重要。它还促进了细胞设计程序的改进和快速充电方法的演变，从而最大程度地减少了周期测试时间。虽然人工神经网络（ANN）已成为该任务的有前途的工具，但识别跨不同数据集的最佳体系结构，而优化策略并非乏味。为了应对这一挑战，开发了一个机器学习框架，以系统地评估不同的ANN体系结构。仅利用从各种充电策略循环的124个锂离子电池中使用的训练数据集的30％，在此框架内进行了HyperParam-Eter优化。这确保以最佳配置对每个模型进行评估，从而促进了RUL预测任务的平衡比较。此外，该研究还研究了各种循环窗口对模型功效的影响。采用分层分区方法强调了统一数据集在不同子集之间表示的重要性。值得注意的是，最佳模型使用仅40个周期的循环特征，达到了平均绝对范围误差为10.7％。
从卷积神经网络到高级认知模型（再回到卷积神经网络）
卷积神经网络 (CNN) 在现代计算机视觉领域取得的显著成功已广为人知，人们越来越多地将其作为人类视觉系统的计算模型进行探索。在本文中，我们探讨 CNN 是否也能为高级认知建模提供基础，重点关注相似性和分类的核心现象。最重要的进步来自 CNN 能够学习复杂自然图像的高维表示，大大扩展了以前仅使用简单的人工刺激进行评估的传统认知模型的范围。在所有情况下，最成功的组合出现在将 CNN 表示与能够将其转换为更适合人类行为的认知模型结合使用时。这些见解的一个结果是将认知激励约束重新整合到计算机视觉和机器学习中的 CNN 训练范式中的工具包，并且我们回顾了这可以提高性能的案例。第二个结果是关于 CNN 和认知模型如何在未来更全面地整合的路线图，从而允许灵活的端到端算法从数据中学习表示，同时仍然保留人类认知的结构化行为特征。