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使用 CNN 和 Stockfish 创建国际象棋 AI
• Stockfish 是一款开源国际象棋引擎，于 2008 年发布 • 利用早期、中期和后期的原材料（棋子）优势来评估位置 • 骑士、主教和国王的最佳棋子位置，棋子形成很重要。 • 经过多年的微调，所有权重都不同 • 通过 30 多个深树找到最佳移动并对每个棋盘状态进行评估。 • 自 2013 年以来，一直在最佳国际象棋引擎中排名第 1/2，最近才输给 DeepMind 公司使用自学训练神经网络的 Alphazero • 我们使用此引擎评估自己创建的随机棋盘并训练 CNN
CNN，RNN和变形金刚
人类行动识别（HAR）涵盖了监视各个领域的人类活动的任务，包括但不限于医学，教育，娱乐，视觉监视，视频检索以及对异常活动的识别。在过去十年中，HAR领域通过利用卷积神经网络（CNN）和经常性的神经网络（RNN）来有效提取和理解复杂的信息，从而增强了HAR系统的整体性能，从而取得了实质性的进展。最近，计算机视觉的领域见证了视觉变压器（VIT）的启示作为有效的解决方案。超出图像分析的范围，已验证了变压器体系结构的功效，从而将其适用性扩展到了不同的视频相关任务上。值得注意的是，在这一景观中，研究界表现出对HAR的浓厚兴趣，承认其多种效用并在各个领域中广泛采用。本文旨在提出一项涵盖CNN的涵盖调查，鉴于它们在HAR领域的重要性，RNNS对VIT的发展。通过对现有文献进行彻底研究并探索新兴趋势，本研究对该领域的累积知识进行了批判性分析和综合。此外，它还研究了正在进行的开发混合方法的努力。遵循此方向，本文提出了一种新型的混合模型，该模型旨在整合CNN和VIT的固有优势。
CNN和视觉模型的比较研究图表图像分类
摘要：图表图像分类是自动化数据提取和从可视化的解释的关键任务，这些任务被广泛用于业务，研究和教育等领域。在本文中，我们评估了卷积神经网络（CNN）和视觉模型（VLM）的性能，鉴于它们在各种图像分类和理解任务中的使用越来越多。，我们构建了25种图表类型的不同数据集，每个数据集包含1,000张图像，并培训了多个CNN体系结构，同时还评估了预训练的VLM的零拍概括能力。我们的结果表明，在经过专门用于图表分类的培训时，CNN胜过VLM，尽管如此，它仍显示出有希望的潜力，而无需特定于任务的培训。这些发现强调了CNN在图表分类中的重要性，同时突出了VLM的进一步微调的未开发潜力，这对于推进自动数据可视化分析至关重要。
模拟CNN前部的主要视觉皮层可改善对图像扰动的鲁棒性
当前的最新对象识别模型主要基于会议神经网络（CNN）架构，这些架构是受灵长类动物视觉系统的启发。然而，这些CNN可以被严重的小型，明确的精心制作的扰动而愚弄，并难以识别被人类易于认可的损坏的图像中的物体。在这里，通过与灵长类神经数据进行比较，我们首先观察到具有神经隐藏层的CNN模型更好地匹配灵长类动物的一级视觉皮层（V1），也对广告症的攻击也更为强大。受到这一观察的启发，我们开发了Vonenets，这是一种新的混合CNN视觉模型。每个vonenet都包含一个固定的权重神经网络前端，该vonnet模拟灵长类动物V1，称为VoneBlock，然后是由当前CNN视觉模型改编的神经网络后端。voneBlock基于V1的经典神经科学模型：线性 - 非线性 - 偏见模型，由生物学上约束的Gabor滤波器库组成，简单且可构成细胞的非线性和V1 Neuronal neuronal neuronal stochasticity生成器。训练后，Vonenets保留了较高的ImageNet性能，但每种表现都更高，在由白色盒子对抗性攻击和常见的图像腐败组成的扰动的基准上，分别超过了CNN和最先进的方法，分别超过了18％和3％的基本方法。最后，我们证明了VoneBlock在协同作用中的所有组成部分都可以提高鲁棒性。虽然当前的CNN体系结构可以说是受到脑部启发的，但此处介绍的结果表明，更精确地模仿灵长类动物视觉系统的一个阶段会导致Imagenet级计算机视觉应用中的新增长。
在早期但不晚的神经反应，视觉皮层由具有足够模型复杂性的随机重量CNN很好地预测
卷积神经网络（CNN）受到灵长类动物视觉系统的组织的启发，进而成为视觉皮层的有效模型，从而可以准确预测神经刺激反应。虽然对与大脑相关的对象识别任务进行培训可能是预测大脑活动的重要前提，但CNN的大脑样结构可能已经允许准确预测神经活动。在这里，我们在预测视觉皮层的神经反应方面评估了任务精制和脑部优化的卷积神经网络（CNN）的性能，并进行了系统的架构操作以及受过训练的和未经训练的特征提取器之间的比较，以揭示关键的结构组件影响模型性能。对于人类和猴子区域V1，采用RELU激活函数的随机重量CNN与平均或最大池的结合，显着超过了其他激活函数。随机体重CNN在预测V1响应时与训练有素的对应物相匹配。可以预测V1响应的程度与神经网络的复杂性密切相关，这反映了神经激活功能和汇总操作的非线性。但是，对于与物体识别（例如IT）相关的较高视觉区域，编码性能与复杂性之间的这种相关性显着弱。测试视觉区域之间的这种差异是否反映了功能差异，我们在纹理歧视和对象识别任务上训练了神经网络模型。与我们的假设一致，模型的复杂性与纹理歧视的性能更加密切，而不是对象识别。我们的发现表明，具有足够模型复杂性的随机重量CNN允许将V1活动视为训练有素的CNN，而较高的视觉区域则需要通过梯度下降通过训练获得的精确重量配置。
使用机器学习（ML）和卷积中性网络（CNN）
茶厂疾病对全球茶业构成了重大威胁，从而影响了产量和质量。早期发现和准确的诊断对于有效的疾病管理和防止广泛爆发至关重要。主要依赖专家视觉检查的传统方法可能是主观的，耗时的，并且可能无法检测到微妙或早期症状。此外，可以限制获得专业植物病理学家的机会，尤其是在远程茶叶地区。该项目探讨了人工智能，特别是深度学习技术的应用，以自动化茶叶疾病检测过程。通过利用卷积神经网络（CNN）的力量，该系统非常适合图像分析，该系统旨在分析茶叶的图像并将其准确地分为不同的疾病类别。在标记的茶叶图像的各种数据集上训练CNN，包括各种疾病和健康的样本，使模型可以学习复杂的模式和特征，以表明特定疾病。这种自动化方法有望提高诊断准确性，减少对专家视觉检查的依赖，并有可能提高茶农及时有效的疾病管理策略的可及性，最终有助于增强茶的生产和经济可持续性。
探索音频语音情感检测的深度学习方法：合奏MFCC，CNN和LSTM
摘要：我们的世界完全依赖我们每天使用的小工具，使世界变得越来越大。拟议的情感交流基于非视线（NLOS），以摆脱传统的人机相互作用。这种情感交流定义为互动，类似于我们每天使用的常见视频和语音媒体；同样，该信息在长距离内传输。我们提出了EAS框架，这是针对实时沟通要求的情感交流协议的另一种合奏技术。该框架支持情感实现的交流。他们也设计了。最后，正在开发用于特征提取的CNN-LSTM体系结构，实施一种选择相关功能的注意机制，为选择相关功能而创建以及用于实时场景，使用有或没有注意机制的实时评估矩阵，为实时场景创建CNN-LSTM网络。DCCA特征提取用于在数据集中的不同标签之间提取属性和发现相关性。toAnaly在情感沟通中与他人之间的长距离通信的情感交流中的实时性能。提出的CNN-LSTM模型以87.08％的精度达到了最高精度，而现有模型（例如CNN基线和LSTM模型）分别显示出81.11％和84.01％。与现有作品相比，我们的方法显示出提高的准确性，尤其是对于实时应用程序。
在早期但不晚的神经反应，视觉皮层由具有足够模型复杂性的随机重量CNN很好地预测
卷积神经网络（CNN）受到灵长类动物视觉系统的组织的启发，进而成为视觉皮层的有效模型，从而可以准确预测神经刺激反应。虽然对与大脑相关的对象识别任务进行培训可能是预测大脑活动的重要前提，但CNN的大脑样结构可能已经允许准确预测神经活动。在这里，我们在预测视觉皮层的神经反应方面评估了任务精制和脑部优化的卷积神经网络（CNN）的性能，并进行了系统的架构操作以及受过训练的和未经训练的特征提取器之间的比较，以揭示关键的结构组件影响模型性能。对于人类和猴子区域V1，采用RELU激活函数的随机重量CNN与平均或最大池的结合，显着超过了其他激活函数。随机体重CNN在预测V1响应时与训练有素的对应物相匹配。可以预测V1响应的程度与神经网络的复杂性密切相关，这反映了神经激活功能和汇总操作的非线性。但是，对于与物体识别（例如IT）相关的较高视觉区域，编码性能与复杂性之间的这种相关性显着弱。测试视觉区域之间的这种差异是否反映了功能差异，我们在纹理歧视和对象识别任务上训练了神经网络模型。与我们的假设一致，模型的复杂性与纹理歧视的性能更加密切，而不是对象识别。我们的发现表明，具有足够模型复杂性的随机重量CNN允许将V1活动视为训练有素的CNN，而较高的视觉区域则需要通过梯度下降通过训练获得的精确重量配置。
memtorch- researchOnline@jcu
回忆设备已显示出巨大的希望，可以促进加速度并提高深度学习（DL）系统的功能效率。使用这些电阻随机访问mem-Ory（RRAM）设备构建的跨栏架构可用于实施各种内存计算操作，例如多重积累（MAC）和独立的卷积，这些卷积被广泛用于深度神经网络（DNNS）和卷积神经网络（Cnnns）和卷积神经网络（CNNS）（CNNS）（CNNS）。然而，回忆设备面临着衰老和非理想性的关注，这些设备限制了备忘录深度学习系统（MDLSS）的准确性，可靠性和鲁棒性，应在电路级别实现之前考虑。此原始软件出版物（OSP）介绍了Memtorch，这是一个开源1框架，用于大规模的大规模回忆DL模拟，并重新确定了对设备非思想的共同模拟的重点。MEMTORCH还促进了钥匙横梁外围电路的共同销售。Memtorch采用了现代化的软件工程方法，并直接与知名的Pytorch机器学习（ML）库集成。
使用机器学习的电子组件分类
专门的体系结构：CNN具有专门的体系结构，专门用于图像识别任务，非常适合识别电子组件。CNN中的卷积层允许从视觉输入中提取有效的特征。分层功能学习：CNNS自动学习层次特征，使它们能够在图像中捕获复杂的细节。这对于表现出各种视觉特征的电子组件至关重要，因为CNN可以识别复杂的模式和结构[2]。有效的模式识别：电子组件通常具有独特的视觉模式。cnns在识别和解释这些模式方面表现出色[9]，可确保在各种组成部分之间进行准确的识别。对各种形状和大小的适应性：CNN的卷积性质使它们能够处理电子组件形状和大小的变化。这种适应性对于适应组件可能采取的多种形式至关重要。