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“ Neuralink”主题的白皮书
没有提供在人与人工智能之间建立联系的方法，因此人工智能不会赶上人们，而是可以改善。这个问题还引起了科技杂志的埃隆·马斯克（Elon Musk），这导致了“ Neuralink”的想法，即实现这一目标：人类与人工智能之间的共生。在目前的工作中，首先描述了“ Neuralink”到底要理解的，哪些目标，微观和宏观目标是追求的，以及如何实施该项目。此外，还提出了关于现有技术的Neuralink的发展水平。然后显示出哪些障碍反对该项目，以及如何以及如何掌握它们。这是对将来的前景，如果按计划实施NeuralInk成功，则简要说明可能出现哪些问题。什么是Neuralink？Aralink是一家著名企业家Elon Musk担任首席执行官的创业公司。这也负责Tesla和SpaceX公司。Ziel 2
证明生产的神经网络验证
a b s t r a c t - d ee p n e u r a l a l a l a l a l a t w o rk s（d nn s） EE t h e ir c o rr e c t n e ss。C o n s e qu e n t l y , t h e v e ri f i c a t i o n c o m - m un i t y h a s d e v i s e d m u l t i p l e t e c hn i qu e s a nd t oo l s f o r v e ri f y i ng D NN s .w h e n d nn v e ri f i e r s d i s d i s c o v e r a n i n i n i n i n i n p t t h t h t t t ri gg e r s a n e rr o r s a n e rr o r，t h a t h a t i s e s e s e s s y s y t o c o c o c o c o n f ir m; bu t w h e n t h e y r e p o r t t h a t n o e rr o r e x i sts , t h e r e i s n o w a y t o e n s u r e t h a t t h e v e ri f i c a t i o n t oo l i ts e l f i s n o t f l a w e d .A s m u l t i p l e e rr o r s h a v e a lr e a d y b ee n o b s e r v e d i n D NN v e ri f i c a t i o n t oo l s , t h i s c a ll s t h e a pp li c a b ili t y o f D NN v e ri f i c a t i o n i n t o qu e st i o n .I n t h i s w o rk, w e p r e s e n t a n o v e l m e c h a n i s m f o r e nh a n c i ng Si m p l e x - b a s e d D NN v e ri f i e r s wi t h p r oo f p r od u c t i o n c a p a b ili t i e s : t h e g e n e r a t i o n o f a n e a s y -t o -c h e c k wi t n e ss o f un s a t i s f i s f i a a b ili t y，w h i c h a tt e sts tt e sts t o t o t h e a a b s e a a b s e n c e n c e o f e rr s r s r s。o u r p r o f p r o o d o d o d o n i s b a s e s e n e n e n e n e n e n e f f f i c i c i c i c i e n t a d a p t a p t a t a t a t a t a t i o n o n o n o n o f t i o n o f t e w e ll -k n o w n f a rk a rk a rk a rk a rk a rk a s s'l e l e mma -li n e a r f un c t i o n s and nd nu m e ri c a l p r e c i s i o n e rr o r s。a s a p r oo f c o n c e p t e nn v e gh e d e c e d e c e c e c e c e. div>o u r e a t y s e g A. t y s a c a c a t y s e q -c ir e o n l y m i n i m o v e r h e a d a d。 div>
基于NARX复发神经网络和移动窗口方法的锂离子电池的充电状态估计
摘要准确的充电状态（SOC）估计取决于精确的电池模型。非线性和不稳定干扰因素的影响使准确的SOC估计变得困难。为了获得准确的电池模型，提出了基于NARX（具有外源输入的非线性自回归网络）的方法，提出了复发性神经网络和移动窗口方法。本文从以下三个方面提高了SOC估计的准确性，建模速度和鲁棒性。首先，为了克服对模型训练过程中数据量的过度依赖，使用NARX复发性神经网络来建立电池模型。narx（具有外部输入的非线性自回旋）具有延迟和反馈功能的复发性神经网络可以保留上一刻的输入和输出，并将其添加到下一个时刻的计算中。因此，使用少量数据实现了更好的估计结果；其次，移动窗口方法用于梯度爆炸和NARX模型训练过程中可能发生的梯度消失。第三，通过将其与不同的工作条件和不同温度下的其他方法进行比较，可以验证该模型的有效性。结果表明，所提出的模型具有更高的SOC估计准确性和速度。提出的模型的RMSE性能减少了约65％，并且执行时间缩短了约50％。
通过抽象学习：神经状态机
我们引入了神经状态机，力求弥合人工智能的神经和符号视图之间的差距，并整合它们互补的优势以完成视觉推理任务。给定一张图像，我们首先预测一个表示其底层语义并作为结构化世界模型的概率图。然后，我们对图进行顺序推理，迭代遍历其节点以回答给定的问题或得出新的推论。与大多数旨在与原始感官数据紧密交互的神经架构不同，我们的模型在抽象的潜在空间中运行，通过将视觉和语言模态转换为基于语义概念的表示，从而实现增强的透明度和模块化。我们在 VQA-CP 和 GQA 上评估了我们的模型，这两个最近的 VQA 数据集涉及组合性、多步推理和多样化的推理技能，在这两种情况下都取得了最先进的结果。我们进行了进一步的实验，说明了该模型在多个维度上的强大泛化能力，包括概念的新组合、答案分布的变化和看不见的语言结构，证明了我们方法的质量和有效性。
使用变分循环神经网络进行主动推理，为习惯智能体进行目标导向规划
摘要：至关重要的是要问，代理如何仅使用通过习惯性感觉运动经验获得的部分世界模型来生成行动计划，从而实现目标。尽管许多现有的机器人研究都使用了前向模型框架，但存在高自由度的泛化问题。当前的研究表明，采用生成模型的预测编码 (PC) 和主动推理 (AIF) 框架可以通过学习低维潜在状态空间中的先验分布来开发更好的泛化，该先验分布表示从习惯性感觉运动轨迹中提取的概率结构。在我们提出的模型中，学习是通过推断最佳潜在变量以及突触权重来最大化证据下限来进行的，而目标导向规划是通过推断潜在变量来最大化估计下限来完成的。我们提出的模型在模拟中使用简单和复杂的机器人任务进行了评估，通过为正则化系数设置中间值，证明了在有限的训练数据下学习中具有足够的泛化能力。此外，比较模拟结果表明，由于先验学习将运动计划的搜索限制在习惯轨迹范围内，因此所提出的模型在目标导向规划中优于传统的前向模型。
通过实例模式编写器实现可泛化的隐式神经表征
尽管隐式神经表征 (INR) 近期取得了进展，但对于基于坐标的 INR 多层感知器 (MLP) 来说，学习跨数据实例的通用表征并将其推广至未见实例仍然具有挑战性。在这项工作中，我们为可推广的 INR 引入了一个简单而有效的框架，该框架使基于坐标的 MLP 能够通过仅调节早期 MLP 层中的一小组权重作为实例模式组合器来表示复杂数据实例；其余 MLP 权重学习跨实例通用表示的模式组合规则。我们的可推广 INR 框架与现有的元学习和超网络完全兼容，可用于学习预测未见实例的调节权重。大量实验表明，我们的方法在音频、图像和 3D 对象等广泛领域都实现了高性能，而消融研究验证了我们的权重调节。
利用卷积神经网络进行快速对称微分同胚图像配准
微分同胚可变形图像配准在许多医学图像研究中至关重要，因为它提供了独特的属性，包括拓扑保存和变换的可逆性。最近基于深度学习的可变形图像配准方法利用卷积神经网络（CNN）从合成基本事实或相似性度量中学习空间变换，从而实现快速图像配准。然而，这些方法往往忽略了变换的拓扑保存和变换的平滑性，而平滑性仅由全局平滑能量函数来强制执行。此外，基于深度学习的方法通常直接估计位移场，这不能保证逆变换的存在。在本文中，我们提出了一种新颖的、有效的无监督对称图像配准方法，该方法最大化微分同胚图空间内图像之间的相似性，并同时估计正向和逆变换。我们使用大规模脑图像数据集在 3D 图像配准上评估了我们的方法。我们的方法实现了最先进的配准精度和运行时间，同时保持了理想的微分同胚特性。
使用粒子群优化人工神经网络检测黑色素瘤
黑色素瘤是一种最可怕的皮肤癌，死亡率很高，最初是通过临床筛查、皮肤镜分析、活检和组织病理学检查进行目视诊断的。如果诊断和早期治疗延误，就会变得很危险。图像处理技术的最新发展有助于有效地检测黑色素瘤，因为由于病变的细粒度变化，检测黑色素瘤是一项艰巨的工作。本文研究了一种使用粒子群优化人工神经网络分析病变不规则性的新分类程序。在本研究论文中，提取病变的颜色特征并使用 PSO-ANN 分类器进行分类。通过标记假阳性率和真阳性率获得的接收者操作特性在分析计算机辅助诊断系统的诊断潜力方面起着至关重要的作用。应用于 ISIC 数据库的分类技术表明曲线下面积为 0.96853，特异性为 90.0%，灵敏度为 94.07%，准确率为 93.04%。
通过逐层优化脑外科医生学习修剪深度神经网络
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 。
二进制神经网络的精确定量分析
作为一种新的编程范式，基于神经网络的机器学习已将其应用扩展到许多现实世界中的问题。由于神经网络的黑盒性质，验证和解释其行为变得越来越重要，尤其是当它们部署在安全至关重要的应用中时。现有的验证工作主要集中于定性验证，该验证询问是否存在针对神经网络的输入（指定区域），以便违反财产（例如，局部鲁棒性）。但是，在许多实际应用中，几乎可以肯定存在这样的（对抗性）输入，这使得定性答案降低了有意义。在这项工作中，我们研究了一个更有趣，更具挑战性的问题，即对神经网络的定量验证，该验证询问财产经常得到满足或侵犯财产的频率。我们针对二进制神经网络（BNNS），一般神经网络的1位量化。BNN最近在深度学习中引起了越来越多的关注，因为它们可以大幅度地减少记忆存储和执行时间，而智力操作在求助方案中至关重要，例如，嵌入式设备用于物联网的嵌入式设备。朝着对BNNS的定量验证，我们提出了一种新型算法方法，用于将BNN作为二进制决策图（BDDS），这是一种在形式验证和知识表示中广泛研究的模型。通过利用BNN的内部结构，我们的编码将BNN中块的输入输出关系转化为基数约束，然后由BDD编码。基于新的BDD编码，我们为BNN开发了一个定量验证框架，可以在其中对BNN进行精确和全面的分析。为了提高BDD编码的可扩展性，我们还研究了各个级别的并行化策略。我们通过为BNN提供定量鲁棒性验证和解释性来证明我们的框架的应用。广泛的实验评估证实了我们方法的有效性和效率。