XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemGANS
生成对抗网络在基于结构和功能 MRI 的脑部疾病诊断分类中的应用综述
基于结构和功能 MRI（磁共振成像）的机器学习诊断分类一直很有前景，但要发挥其潜力还面临许多障碍。虽然传统的机器学习模型无法捕捉复杂的非线性映射，但深度学习模型往往会过度拟合模型。这是因为神经影像学中存在数据稀缺和类别不平衡的问题；从人类受试者那里获取数据的成本很高，在临床人群中更是如此。由于生成对抗网络 (GAN) 能够通过学习底层分布来增强数据，因此它为这个问题提供了一个潜在的解决方案。在这里，我们提供了 GAN 的方法入门，并回顾了 GAN 在从神经影像数据（例如功能性 MRI）中对精神健康障碍进行分类的应用，并展示了迄今为止取得的进展。我们还强调了尚未解决的方法论和可解释性方面的差距。这为该领域如何向前发展提供了方向。我们认为，由于用户有多种方法可供选择，因此用户与方法开发人员进行互动至关重要，以便后者可以根据用户的需求定制其开发。神经成像领域的方法开发人员和用户之间的这种结合可以丰富该领域。
评估机器学习模型中T-GAN和W-GAN增强数据的功效
机器学习及其在各个领域的应用的出现已经需要开发可靠的方法来有效地生成和利用合成数据。gans已成为数据增强的重要解决方案，特别是在数据稀缺或隐私企业困扰的领域。本文重点介绍了两个复杂的GAN变体T-GAN）和W-GAN，这些变体已量身定制，以增强预测性建模中合成数据的现实性和实用性。通过利用这些技术，我们的研究旨在评估和比较其在生成数据中不仅反映现实世界分布的数据方面的功效，而且还可以有效地增强机器学习模型的每个形式。最近的研究（例如[1,2]）提供了基础支持，展示了GAN体系结构的进步及其在复杂数据集中的应用。
欧洲格式课程vitae
•日期（来自-a）•2001年，他开始从事光电学领域的Strolectroelectronics，研发部门，用于开发硅LED。•从2003年到2018年，他扮演了光电子和Fotonic Group的团队负责人的角色，其使命是在各种技术平台（BCD，CMOS）上设计，制造和表征主动和被动的光电设备，还管理电极特征实验室。•从2015年到2018年，管理生物技术平台和环境传感器的光学架构设计活动（无分散红外传感器（NDIR）•从2018年到2021年，可以管理红外传感器的设计，制造和表征以及相关应用程序，包括使用诸如备案和诸如备案之类的光学组件。•从2021年到今天，扮演甘恩（GAN）电源设备“设备物理”组的团队负责人：该活动提供了用于不同张力类别的gans中电力设备的模拟，设计和表征。
CSCI S-89深度学习课程简介信息
课程描述：在本课程中，将学生介绍到深神经网络的体系结构，即开发出来提取数据的高级特征表示的算法。除了神经网络的理论基础（包括反向传播和随机梯度下降）之外，学生还可以通过Python进行动手实践经验。课程中涵盖的主题包括图像分类，时间序列预测，文本矢量化（TF-IDF和Word2Vec），自然语言翻译，语音识别和深度强化学习。学生学习如何使用应用程序界面（API），例如Tensorflow和Keras来构建各种深神经网络：卷积神经网络（CNN），复发性神经网络（RNN），自组织图（SOM），生成对抗网络（GANS）和长期的短期记忆（LSTM）。某些模型将需要在Amazon Web Services（AWS）云中使用图形处理单元（GPU）启用的Amazon Machine Images（AMI）。
生成式人工智能和 ChatGPT 在医学领域的应用概述......
人工智能 (AI) 是指能够执行通常需要人类智能的任务的计算机系统。这是通过使用机器学习 (ML) 和深度学习的算法和神经网络来实现的。ChatGPT 是一个由人工智能驱动的聊天机器人，可以根据用户的输入或查询对任何主题生成响应。在这篇评论中，重点是生成式人工智能和 ChatGPT 在医学和卫生专业教育领域的潜在应用。重要的是教育教育者和学生了解使用生成式人工智能（例如 ChatGPT）的影响，它通过生成对抗网络 (GAN) 得到广泛应用。在医疗保健领域，GAN 可以分析大量数据集以协助诊断、患者数据管理和分析。学生使用 ChatGPT 获得事实答案、撰写论文和翻译语言。它可以通过总结文献综述和产生新想法来帮助学生完成作业。在医学教育中，教育者使用 ChatGPT 来开发学习活动、评估和课程，增强学生学习，甚至生成研究论文以供发表。然而，学生需要谨慎使用生成式人工智能，以免它妨碍他们批判性思考或有效写作的能力。不同的机构正在制定指导方针，以规范这一强大工具的使用。这篇评论可以强调将 ChatGPT 纳入医学教育领域的范围。
超越模仿未被充分表现的情绪：利用情绪子空间约束进行深度数据增强以实现基于脑电图的情绪识别
近年来，使用脑电图 (EEG) 识别情绪引起了广泛关注。尽管取得了进展，但有限的 EEG 数据限制了它的潜力。因此，生成对抗网络 (GAN) 被提出来模仿观察到的分布并生成 EEG 数据。然而，对于不平衡的数据集，GAN 仅通过模仿代表性不足的少数情绪就难以产生可靠的增强。因此，我们引入了情绪子空间约束的生成对抗网络 (ESC-GAN) 作为现有框架的替代方案。我们首先提出 EEG 编辑范式，将参考 EEG 信号从代表性良好的情绪子空间编辑到代表性不足的情绪子空间。然后，我们引入多样性感知和边界感知损失来约束增强子空间。在这里，多样性感知损失通过扩大样本差异来鼓励多样化的情感子空间，而边界感知损失将增强子空间限制在决策边界附近，而识别模型可能在此受到攻击。实验表明，ESC-GAN 提高了基准数据集 DEAP、AMIGOS 和 SEED 上的情感识别性能，同时防止了潜在的对抗性攻击。最后，所提出的方法为在情感子空间约束下编辑 EEG 信号开辟了新途径，促进了无偏且安全的 EEG 数据增强。
使用人工智能生成虚假日志
摘要 — 随着人工智能 (AI) 在日常生活的各个方面变得日益重要，其他技术也已经受到这种处理大量数据的新方式的广泛影响。尽管人工智能已经广泛应用，但它对网络安全领域的影响却并不明显。网络安全专家使用的许多技术都是通过人工劳动来实现的，几乎不依赖自动化，例如，系统管理员通常手动检查日志中是否存在潜在的恶意关键字。这项工作评估了一种称为生成对抗网络 (GAN) 的特殊类型的人工智能在日志生成中的应用。更准确地说，本研究回顾了三种不同的生成对抗网络 SeqGAN、MaliGAN 和 CoT 的性能，重点关注生成新日志作为欺骗红队系统管理员的手段。虽然用于伪造日志的静态生成器已经存在了一段时间，但它们的产物通常很容易被发现。使用人工智能作为解决这个问题的方法尚未得到广泛的研究。已确定的挑战包括格式、日期和时间以及整体一致性。总结结果，GAN 似乎不适合生成虚假日志。然而，它们检测虚假日志的能力可能在实际场景中有用。索引术语 — 安全、人工智能、生成对抗网络、GAN、seqgan、maligan、cot、安全、日志、监控、虚假日志生成。
有向链生成对抗网络
现实世界数据可以是多模态分布的，例如描述社区中的意见分歧、神经元的脉冲间隔分布以及振荡器的自然频率的数据。生成多模态分布式现实世界数据已成为现有生成对抗网络 (GAN) 的挑战。例如，我们经常观察到神经 SDE 仅在生成单模态时间序列数据集方面表现出成功的性能。在本文中，我们提出了一种新颖的时间序列生成器，称为有向链 GAN（DC-GAN），它将时间序列数据集（称为有向链的邻域过程或输入）插入到具有分布约束的有向链 SDE 的漂移和扩散系数中。DC-GAN 可以生成与邻域过程相同分布的新时间序列，并且邻域过程将提供学习和生成多模态分布式时间序列的关键步骤。所提出的 DC-GAN 在四个数据集上进行了测试，包括两个来自社会科学和计算神经科学的随机模型，以及两个关于股票价格和能源消耗的真实世界数据集。据我们所知，DC-GAN 是第一个能够生成多模态时间序列数据的作品，并且在分布、数据相似性和预测能力的度量方面始终优于最先进的基准。
扩散推荐模型
生成模型，例如生成对抗网络（GAN）和变异自动编码器（VAE），可广泛用于建模用户交互的生成过程。但是，它们遭受了内在的局限性，例如gan的不稳定性和VAE的限制代表能力。这种限制阻碍了复杂用户间生成过程的准确建模，例如由各种干扰因素引起的嘈杂相互作用。鉴于扩散模型（DMS）比传统生成模型的令人印象深刻的优势，我们提出了一种新颖的差异范围，以一种新颖的方式（命名为DIFFREC），以一种以deno的方式学习生成过程。 要将个性化信息保留在用户交互中，fiffrec减少了添加的噪音，并避免将用户的交互损坏为图像综合中的纯噪声。 此外，我们扩展了传统的DMS，以应对推荐中的独特挑战：大规模项目预先词典的高资源成本和用户偏好的时间变化。 为此，我们提出了diffrec的两个扩展：l-diffrec簇项目，用于尺寸压缩，并在潜在空间中进行扩散过程；基于交互时间戳编码时间信息，T-DIFFREC将用户交互重新加权。 我们在多个设置下（例如，清洁训练，嘈杂的训练和时间培训）对三个数据集进行了广泛的实验。 经验结果验证了二分法的优越性，两种扩展比竞争基准的延伸。 CCS概念鉴于扩散模型（DMS）比传统生成模型的令人印象深刻的优势，我们提出了一种新颖的差异范围，以一种新颖的方式（命名为DIFFREC），以一种以deno的方式学习生成过程。要将个性化信息保留在用户交互中，fiffrec减少了添加的噪音，并避免将用户的交互损坏为图像综合中的纯噪声。此外，我们扩展了传统的DMS，以应对推荐中的独特挑战：大规模项目预先词典的高资源成本和用户偏好的时间变化。为此，我们提出了diffrec的两个扩展：l-diffrec簇项目，用于尺寸压缩，并在潜在空间中进行扩散过程；基于交互时间戳编码时间信息，T-DIFFREC将用户交互重新加权。我们在多个设置下（例如，清洁训练，嘈杂的训练和时间培训）对三个数据集进行了广泛的实验。经验结果验证了二分法的优越性，两种扩展比竞争基准的延伸。CCS概念
摘要书 COMPSPEX-24 计算机科学...
本报告旨在分析不断演变的恶意软件对网络安全系统构成的威胁，特别关注生成和分类过程，以及这些过程的性能如何因不平衡的数据集而严重降低，最终对机器学习模型的性能产生不利影响。本报告旨在通过有效利用生成对抗网络 (GAN) 来应对这些挑战。GAN 将用于增强和平衡受影响的 Malimg 数据集。该报告将对有利于生成灰度恶意软件图像的不同 GAN 架构进行比较分析。这直接相关，因为本报告中考虑的数据集由灰度图像组成。该报告重点关注 Malimg 数据集的类别 Allaple.a，该类别以其在 25 个不同类别中拥有相当大的数据集而闻名。该报告将在 Allaple.a 上测试不同的 GAN 模型。所有将要测试的不同模型都已在不平衡的数据集上进行了仔细训练，并且将根据其特定的生成器和鉴别器损失以及 Fréchet 初始距离 (FID) 分数分析每个模型的有效性。这项评估不仅会平衡数据集，还会对原始恶意软件图像的脆弱性产生保护作用。除此之外，该报告还将观察这些合成平衡数据集对标准恶意软件分类模型的影响。我们提出了用于恶意软件图像生成的模型 MalGAN，并将其与现有模型进行了比较。