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4449成功切换到新颖的IL-17 ...
先前IL17i疗效的丧失，将患者切换为NTK。患者在2年的随访期内从WK 4开始，在WK 0、1、2和Q4W时皮下皮下皮下注射NTK 120 mg。功效和生活质量结果包括达到牛皮癣区域和严重程度指数（PASI）的患者比例75/90/100，绝对变化
皮埃尔·阿尔基尔（Pierre Alquier）| ESSEC教师
Doan，T.，Abbana Bennani，M.，Mazoure，B.，Rabusseau，G。和Alquier，P。（2021）。 通过NTK重叠矩阵遗忘的灾难性遗忘的理论分析。 ：第24届国际人工智能与统计会议（AISTAT'21）。 机器学习研究会议记录。Doan，T.，Abbana Bennani，M.，Mazoure，B.，Rabusseau，G。和Alquier，P。（2021）。通过NTK重叠矩阵遗忘的灾难性遗忘的理论分析。：第24届国际人工智能与统计会议（AISTAT'21）。机器学习研究会议记录。
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在本课程中，我们将讨论最新的理论进步，以描述深度学习方法的经验表现。我们将主要专注于研究深度网络中 *概括的能力。让我们考虑一项分类任务，在该任务中，鉴于一组功能和培训标签，我们希望预测一个新的测试特征的未知标签。对经典学习理论的表面知识将表明，非常复杂的模型必须对学习数据过度，但是实践反复证明，尽管超过了巨大的超越，但神经网络仍可带来良好的结果。我们将描述一些提议解释这种现象的想法。可能首先的受试者是：泛化理论（容量，边缘，稳定，压缩，...），由SGD和优化景观隐含的正则化，PAC-Bays，大型网络（NTK）的理论近似。
近似，训练动力学和生成模型
在本文中，我们从三个角度回顾了有关神经网络统计理论的文献：近似，训练动力学和生成模型。在第一部分中，在非参数回归框架（以及附录B中的分类）中审查了神经网络过多风险的结果。这些结果依赖于神经网络的明确结构，从而导致过多风险的快速收敛速率。尽管如此，它们的基础分析仅适用于深度神经网络高度非凸景的全球最小化器。这激发了我们在第二部分中回顾神经网络的训练动态。具体来说，我们回顾了试图回答“通过基于梯度的方法训练的神经网络如何找到可以很好地概括在看不见数据的解决方案”的论文。”特别是，回顾了两个众所周知的范式：神经切线内核（NTK）范式和平均场（MF）范式。最后但并非最不重要的一点是，我们回顾了生成模型中的最新理论进步，包括生成对抗性网络（GAN），扩散模型和在大型语言模型（LLMS）中，从先前审查的两个perpsectives中，即近似和训练动力学。
国防与安全盛大挑战：AI安全 - 要求...
2。模型安全理论和实践保证对AI/ML系统的安全性和鲁棒性需要深入了解模型结构，例如神经网络层，激活功能等以及该结构对模型行为的影响。结构的选择 - 通常是为了追求最佳性能而选择的 - 从攻击易感性到数据暴露风险，可能会具有一系列安全含义。2.1表征，评估和保证我们可以针对潜在的安全问题测试模型结构，并且我们可以以保存（非侵入性）方式进行隐私吗？我们将研究某些组成部分和设计模式的存在（或不存在）是否表示攻击的脆弱性；以及此类分析是否可用于AI/ML模型安全保证。2.2训练进化，深度学习理论的最新突破使人们对复杂模型行为，从第一次初始化和整个优化过程中进行了一些了解。我们的问题是这些工具，例如模型函数近似器神经切线内核（NTK）可用于在训练动力学期间对安全性发表声明。例如，梯度流中是否存在更高或更低的安全性区域？我们可以检测到它们，甚至可以针对高安全性的区域吗？2.3模型反转这是从训练有素的模型函数的预图像中获取表示或样本的能力。我们可以在数学上说什么（大约）解决AI/ML的反问题？2.5稳定性和可信度是模型稳定性是一种良好的信任度量吗？我们可以保证反转稳健性，以及哪些结构性特征可以允许这种保证？2.4灵敏度和攻击检测的几何形状可以使用几何工具（特别是热带几何形状）来表征模型对新数据点的敏感性以及存在邪恶数据的存在，例如有毒样本或对抗性示例？不稳定的模型更容易受到对手的影响？例如，可以定义一个稳定性语句，例如Lipschitz（使用距离距离的度量标准，例如Gromov-Hausdorff），可以用来对安全声明？2.6效率的安全性含义是使非常大的模型可进行，我们经常转向降低复杂性的方法，例如稀疏，替代模型，修剪，定量等。这通常会降低任务性能，
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“美国城市、城镇、社区、州、县、大都市区、邮政编码、区号和学校的本地指南。” 76 次观看45 次观看49 次观看39 次观看41 次观看36 次观看36 次观看37 次观看33 次观看37 次观看35 次观看35 次观看36 次观看40 次观看34 次观看45 次观看36 次观看39 次观看27 次观看35 次观看25 次观看37 次观看35 次观看32 次观看26 次观看29 次观看41 次观看24 次观看43 次观看25 次观看35 次观看30 次观看39 次观看27 次观看27 次观看30 次观看27 次观看22 次观看31 次观看30 次观看24 次观看26 次观看26 次观看31 次观看31 次观看29 次观看22 次观看40 次观看26 次观看24 次观看30 次观看40 次观看25 次观看26 次观看25 次观看19 次观看93 次观看80 次观看69 次观看84 次观看61 次观看63 次观看70 次观看83 次观看91 次观看105 次观看52 次观看57 次观看89 次观看67 次观看74 次观看88 次观看71 次观看55 次观看82 次观看52 次观看80 次观看73 次观看49 次观看69 次观看51浏览次数56 浏览次数56 浏览次数55 浏览次数60 浏览次数41 浏览次数65 浏览次数50 浏览次数65 浏览次数50 浏览次数41 浏览次数43 浏览次数52 浏览次数45 浏览次数55 浏览次数49 浏览次数43 浏览次数52 浏览次数62 浏览次数49 浏览次数44 浏览次数 从 0 天 0 小时 00 分钟 00 秒 分享此优惠 送货需要至少 7 个工作日才能发货 购买的物品可以从我们的办公室领取或送货 物品必须在 2021 年 6 月 27 日之前领取/收到 未在 2021 年 6 月 27 日之前领取/收到的物品将被没收，不予退款 您的产品可立即领取 - 详情请参阅下文 无现金价值/无现金返还/不退款 立即检查产品；自收到产品之日起 7 天内有缺陷退货，前提是退回的物品未使用且