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F-Kans：联邦Kolmogorov-Arnold Networks
摘要 - 在本文中，我们提出了一种创新的联邦学习（FL）方法，该方法利用Kolmogorov-Arnold Net-Works（KANS）进行分类任务。通过在联合框架中利用KAN的自适应激活能力，我们旨在提高分类功能，同时保留隐私。该研究评估了联邦kans（F-kans）的性能与传统的联邦多层概念（F-MLP）在分类任务上相比。结果表明，F-KANS模型在准确性，精度，召回，F1分数和稳定性方面显着优于F-MLP模型，并取得更好的性能，为更有效和隐私的预测性预测分析铺平了道路。索引术语 - 填充学习，Kolmogorov-Arnold Net-Works，分类，人工智能
ESB网络启动其“净零网络”策略...
为了满足社会不断变化的需求并实现气候行动目标，ESB Networks已将估计的100亿欧元投资设定为2030欧元，以开发更智能，更灵活的电力网络。变革计划将是提供干净的电气未来并支持可再生能源连接的关键组成部分。，由于工业的增长，新住房项目以及运输和供暖的电气化，它还将满足预期爱尔兰电力需求的增加。它将与所有利益相关者合作，努力通过清洁电力提供支持的净零未来。
神经网络和大脑
最近，利用深度神经网络的表征来预测大脑反应取得了成功，这有望增进我们对灵长类动物大脑分层信息处理的理解。这种方法的有效性表明大脑和人工神经网络在表征上已经趋同。鉴于这两个系统都学会了在现实世界的视觉任务中实现高水平的表现，我们讨论了两个问题：i）这种趋同会延伸到多远？ii）哪些因素会影响这种趋同？在这里，我们研究了不同的任务和网络选择如何影响从神经网络表征到大脑反应的映射。我们建立了堆叠的体素编码模型，并比较了预测性能和堆叠权重。我们的结果表明，这些选择可能会影响神经网络和大脑之间的对应关系，从而对神经反应产生不同的解释。重要的是，我们的结果还表明，利用我们现有的大量大脑知识，可以深入了解人工神经网络中学习到的表征。
摘录 - HFS视野：AAADA QUADFECTA服务2024
自治是世界上任何实体的最终目标。技术经常干预和加速不同的产品和域，以实现此目标，机器，车辆，机器人等。是一个很好的例子。随着AI和AI的最新起义，还有更多的加入该联盟，而网络是最新的网络，自主网络被视为通信行业中最有希望的革命之一。最近的一项来自市场和市场的研究预计，到2029年，市场规模为17.5 BUSD，自主网络的健康复合年增长率为20.1％。避免市场增长，可见的效率自动网络为计划，设计，建造，部署和运营本身带来了一个很好的商业案例。客户体验改进将是以上所有内容的最终结果。虽然有很多积极因素，但在关键的通信网络基础架构中实施这一革命性变化的可行性通常存在一个问题。本文探讨了实施自主网络，当前技术格局和未来路线图演变所需的基本要素。
单纯霍普菲尔德网络
Hopfield 网络是一种人工神经网络，它通过选择循环连接权重和更新规则将记忆模式存储在神经元的状态中，使得网络的能量景观在记忆周围形成吸引子。我们可以在这种使用 N 个神经元的网络中存储多少个稳定、足够吸引人的记忆模式？答案取决于权重和更新规则的选择。受生物学中集合连通性的启发，我们通过添加集合连接并将这些连接嵌入到单纯复形中来扩展 Hopfield 网络。单纯复形是图的高维类似物，它自然地表示成对和成组关系的集合。我们表明，我们的单纯 Hopfield 网络增加了记忆存储容量。令人惊讶的是，即使连接仅限于与全成对网络大小相同的小随机子集，我们的网络仍然优于成对网络。这样的场景包括非平凡的单纯拓扑。我们还测试了类似的现代连续 Hopfield 网络，为改进 Transformer 模型中的注意力机制提供了一条潜在的有希望的途径。
网络弹性能量
本文的其余部分组织如下。在第 2 部分中，网络的弹性能量 (EE) 是通过对网络点进行从 1 到网络中节点数的 (随机) 标记而得出的。标签可以看作对应于线上的等距点。因此，我们可以将标记看作是网络 (特别是节点) 在 ℤ 或 ℕ 的某个子集中的嵌入。4) 。我们坚持将该过程称为“嵌入”，而不是定义“表示”。然后，标签可用于定义网络的总弹性能量 (TEE) 或平均弹性能量 (AEE)。当考虑标签的所有排列时，TEE 是网络弹性能量的总和。AEE 是每个排列的 EE 的平均值，或者 AEE = TEE /𝑛!，其中 𝑛 是所考虑的网络中节点数。如果我们查看嵌入式网络并假设图中与连接节点相对应的挂钩实际上是由橡皮筋连接的，每个弧都有一个橡皮筋，那么术语就变得清晰了。一条边被视为一对弧：一条弧和它的反弧。因此，一条边由两条橡皮筋表示。第 3 节介绍了子网络及其行为