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如何引用本文：Sasi Kumar，A.，＆Aithal，PS，（2023）。使用深度CN进行脑机分类和预测的DeepQ残差分析
目的：在本文中，我们将持续探索脑机接口 (BCI) 的脑信号类型，并探索脑信号分析深度学习的相关概念。我们讨论在检测阿尔茨海默病 (AD)、脑瘤等两种脑部疾病方面的最新机器学习方法。此外，还简要概述了用于表征脑部疾病的各种标记提取技术。项目工作，由图像共振信息支持的肿瘤分类自动化工具。它由 ResNet Squeeze 的各种卷积神经网络 (CNN) 样本提供。目标：本文旨在使用深度学习概念分析脑部疾病的分类和预测。深度学习是计算机科学中的一组机器学习，其网络能够从非结构化或未标记的数据中进行无人值守的学习。也称为深度神经学习，是模仿人类大脑处理数据以用于物体检测、语音识别、语言翻译和呼叫的 AI 操作。方法论：为了通过测量输入句子中的语义来测试结果，可以创建具有相同值的嵌入向量。在这种情况下，使用具有不同含义的句子。由于很难收集大量标记数据，因此它模拟了其他句子中的信号。随着您的进步，使用来自前几层的共享输出的层来训练更复杂的功能。我们研究了深度学习方法的类型：带有 RNN 的 LSTM 模型、CNN 结果。CNN 是一个多层前馈神经网络。设备权重通过反向传播误差过程更新。记录 d 中时间段 t 的 TF-IDF。与传统的摘要模型不同，前向工程功能基于对所需记录域的理解。此外，该框架与人工缩写有关，然后可以使用人工缩写来推迟手动功能开发和记录标记的影响。结果：我们将跟踪这个 257 个因素的选择作为向量输入分类算法。它是以下形式的集合，包括输入层、卷积层、线性单元 (ReLU) 层、池化层、全耦合层。循环神经网络 (RNN) 是一种神经网络，它定义循环单元之间的连接。这创建了一个允许的内部网络区域。特征选择是一种广泛使用的方法，可以提高分类器的性能。在这里，我们研究了传统美容火灾与基于相关性的个性化选择的影响。原创性：使用带有 ResNet Squeeze 的深度 CNN 进行计算机分类和预测的方法分析脑部疾病。
分子 - refubium -FreieUniversität柏林
抽象拓扑校正代码，尤其是表面代码，目前为大规模容忍量子计算提供了最可行的路线图。因此，在实验性现实且具有挑战性的综合征测量值的背景下，在无需任何最终读取物理量子的情况下，获得了这些代码的快速，灵活解码算法至关重要。在这项工作中，我们表明，解码此类代码的问题自然可以作为解码剂与代码环境之间重复相互作用的过程进行重新重新校正，可以将强化学习的机械应用于该过程，以获取解码剂。原则上，该框架可以通过对环境建模电路噪声进行实例化，但我们通过使用DEEPQ学习来朝着该目标迈出第一步，以获取各种简化的现象学噪声模型的解码剂，这些模型会产生故障综合征测量值，而不包括在完整电路噪声模型中出现的错误的传播。
强化学习解码器容忍故障量子计算
抽象拓扑校正代码，尤其是表面代码，目前为大规模容忍量子计算提供了最可行的路线图。因此，在实验性现实且具有挑战性的综合征测量值的背景下，在无需任何最终读取物理量子的情况下，获得了这些代码的快速，灵活解码算法至关重要。在这项工作中，我们表明，解码此类代码的问题自然可以作为解码剂与代码环境之间重复相互作用的过程进行重新重新校正，可以将强化学习的机械应用于该过程，以获取解码剂。原则上，该框架可以通过对环境建模电路噪声进行实例化，但我们通过使用DEEPQ学习来朝着该目标迈出第一步，以获取各种简化的现象学噪声模型的解码剂，这些模型会产生故障综合征测量值，而不包括在完整电路噪声模型中出现的错误的传播。