1 机器人、人工智能与实时系统,慕尼黑工业大学信息学院,德国慕尼黑,2 于利希超级计算中心 (JSC) 神经科学模拟与数据实验室,高级模拟研究所,JARA,于利希研究中心有限公司,德国于利希,3 瑞士国家超级计算中心 (CSCS),苏黎世联邦理工学院,瑞士卢加诺,4 神经计算单元,冲绳科学技术研究生院,日本冲绳,5 机器人与人工智能卓越系,生物机器人研究所,Scuola Superiore Sant'Anna,意大利蓬泰代拉,6 计算机架构与技术系,格拉纳达大学信息与通信技术研究中心,西班牙格拉纳达,7 图像处理研究团队,日本理化学研究所先进光子学中心,和光,8 计算工程应用单元,信息系统与网络安全总部,理化学研究所,日本和光市、9 日本东京电气通信大学信息与工程研究生院、10 德国于利希研究中心、神经科学与医学研究所 (INM-6)、高级模拟研究所 (IAS-6)、JARA BRAIN 研究所 I、11 德国亚琛工业大学计算机科学 3-软件工程、12 日本神户理化学研究所计算科学中心
并非所有神经网络架构都是一样的,有些架构在某些任务上的表现比其他架构好得多。但是,与神经网络架构相比,权重参数有多重要?在这项工作中,我们想知道,在没有学习任何权重参数的情况下,神经网络架构本身能在多大程度上为给定任务编码解决方案。我们提出了一种搜索方法,用于搜索无需任何明确权重训练就能执行任务的神经网络架构。为了评估这些网络,我们用从均匀随机分布中采样的单个共享权重参数填充连接,并测量预期性能。我们证明,我们的方法可以找到无需权重训练就能执行多项强化学习任务的最小神经网络架构。在监督学习领域,我们发现使用随机权重在 MNIST 上实现远高于偶然准确率的网络架构。本文的交互式版本位于 https://weightagnostic.github.io/
● 也称为“传递函数” - 计算加权和,并决定是否“激发”神经元。 ● 最常见的例子 - 阶跃函数。 ● 非线性激活函数有助于解决复杂问题
研究指南,Acharya Nagarjuna 大学。摘要 对于所有规模的组织和 ISP,有史以来最具破坏性的攻击都是 DDoS 攻击 (分布式拒绝服务)。由于 DDoS 出租服务的可用性提高,数十亿不安全的僵尸网络和 IoT 设备的产生导致 DDoS 攻击增加。这些 DDoS 攻击的频率、规模和复杂程度不断增加。由于这些攻击日益智能化以及 IDS 的逃避,包括清理和基于签名的检测在内的传统方法受到了挑战。由于攻击规模主要集中在组织上,下一代安全技术无法跟上步伐。由于对人为干预的要求较高,基于异常的检测在误报和准确率方面存在各种限制。本文利用机器学习(ML)模型,基于开放的CICIDS2017数据集进行了DDoS异常检测。但是,使用该ML模型并精心调整超参数可以达到最大准确率。关键词:DDoS攻击,异常检测,机器学习,入侵检测系统,准确性。
如何开发精简而准确的深度神经网络对于实际应用至关重要,尤其是对于嵌入式系统中的应用。尽管之前沿着该研究方向的工作已经显示出一些有希望的结果,但是大多数现有方法要么无法显著压缩训练有素的深度网络,要么需要对修剪后的深度网络进行大量再训练才能重新提高其预测性能。在本文中,我们提出了一种新的深度神经网络分层修剪方法。在我们提出的方法中,每个单独层的参数都基于相应参数的分层误差函数的二阶导数独立地进行修剪。我们证明,修剪后最终的预测性能下降受每层造成的重构误差的线性组合限制。通过适当控制分层误差,只需对修剪后的网络进行轻度再训练即可恢复其原始的预测性能。我们在基准数据集上进行了大量实验,以证明我们的修剪方法与几种最先进的基线方法相比的有效性。我们的工作代码发布在:https://github.com/csyhhu/L-OBS 。
轴突是一种较细的,类似电缆的投影,可以延长数十万,数百甚至数万som的直径的倍数。轴突主要将神经信号远离躯体,并将某些类型的信息带回到其中。许多神经元只有一个轴突,但是这种轴突可能(通常都会)在广泛的分支下,从而可以与许多目标细胞进行通信。从躯体出现的轴突部分称为轴突小丘。除了是解剖结构外,轴突小丘还具有最大的电压依赖性钠通道密度。这使其成为神经元和轴突的尖峰启动区的最容易激发部分。用电生理术语,它具有最负阈值的潜力。
本文记录了生产网络在求职和匹配过程中起着至关重要的作用。我们使用与多米尼加共和国的公司宇宙相匹配的雇主与雇主数据的数据记录了有关工人流动性的事实:1)工人在买家和供应商之间移动几乎两倍,在标准劳动力市场特征中,工人在供应商之间的预测几乎增加了两倍,而在标准劳动力市场特征中,比供应商在2)越来越多的收益量增加了,2)越来越多的收益企业,2)越来越多的收益企业,2)越来越多的收益企业,2)越来越多的收益企业,2)越来越多的繁殖力。当他们的企业从买家或供应商那里雇用时,4)供应链雇用后的公司到公司的贸易增加,以及5)购买者或供应商雇用的公司与企业增长更强劲有关。调查证据指出,供应链的人力资本,并更好地了解工作申请人是供应链中雇用的主要原因。这些结果揭示了一个新的渠道,通过哪些因素影响供应链的因素,例如国际外包或签约摩擦,影响劳动力市场。
文章标题:抗击 COVID-19:人工智能技术与挑战 作者:Nikhil Patel[1]、Sandeep Trivedi[2]、Jyotir Moy Chatterjee[3] 所属机构:毕业于杜比克大学,联系电子邮件 ID:Patelnikhilr88@gmail.com[1],IEEE 会员,毕业于 Technocrats Institute of Technology,联系电子邮件 ID:sandeep.trived.ieee@gmail.com[2],尼泊尔加德满都佛陀教育基金会[3] Orcid id:0000-0001-6221-3843[1]、0000-0002-1709-247X[2]、0000-0003-2527-916X[3] 联系电子邮件:sandeep.trived.ieee@gmail.com 许可信息:本作品已以开放获取形式发表根据 Creative Commons 署名许可 http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/,允许在任何媒体中不受限制地使用、分发和复制,前提是正确引用原始作品。条件、使用条款和出版政策可在 https://www.scienceopen.com/ 找到。预印本声明:本文为预印本,尚未经过同行评审,正在考虑并提交给 ScienceOpen Preprints 进行公开同行评审。DOI:10.14293/S2199-1006.1.SOR-.PPVK63O.v2 预印本首次在线发布:2022 年 7 月 25 日 关键词:COVID-19、SVM、神经网络、NLP、数学建模、高斯模型、疫情防控
签名块一个递归链接列表结构,可提供公共密钥,哈希,时间戳和以前的签名块。在最新的签名块中的哈希分别由先前的所有者和授权者的钥匙签署,以创建授权和转让签名。这些签名块位于每个唯一的FBDA中。创世纪签名块 - FBDA(n = 0)的根签名块转移签名块 - 随后的FBDA(n> 0)的签名块