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抑制剂：有效变压器（学生摘要）
为了提高量化的传输器的计算效率，我们仅用涉及添加和relu激活的替代机制代替了点产生和基于软max的提示。此侧位于矩阵乘法通常需要的双重精度上的扩展，并避免了昂贵的软效果评估，但保持了传统点产物关注的大部分核心功能。它可以在资源约束的硬件或算法算术系统（例如同态加密）上获得更有效的执行并支持更大的量化变压器模型。在四个常见基准任务上进行的训练实验显示了测试集的预测分数，与传统变压器的观点相媲美。我们的缩放体验还表明，无论是在宣传和加密之外，都表明了大量的计算节省。本文中引起的基于RELU和基于加法的注意机制可以通过避免加密变量的昂贵乘法来实现在同态加密下运行的隐私AI应用。
可能性的预处理神经后验估计
功能输入（128，256，3）输入32 rb-kn-1（64，128，8）relu致密32 relu rb-kn-2（32，64，16）relu致密128 relu-kn-3（16，32，32，32，32，32）rela store 2048 Relu Conteate（16，16，32，32，96）relu un ress ress ress ress ress ress res luny luu luue luu distrue 4911152重塑（16，32，96）relu致密2048 Relu rb-kn-3（32，64，32）relu致密128 relu rb-kn-2（64，128，16）relu致密32 relu rb-kn-1（128，256，8）relu concite 32 liar concite 32 liar convite 32 liar convite line line
个性化机器学习 - 深度学习方法
• An equivalent version of this shallow model in the context of a deep model could be represented as follows: y = ReLU ( x × ω 11 + β 11 ) × ω 21 + ReLU ( x × ω 12 + β 12 ) × ω 22 = ReLU ( x × 1 + 0 ) × ω LR + ReLU ( x × − 1 + 0 ) × − ω LR = ω LR x
一种改进的残差网络用于检测和分类
阿尔茨海默病 (AD) 是一种脑部疾病，会显著降低患者的记忆和正常行为能力。通过应用多种方法来区分 AD 的不同阶段，神经影像数据已用于提取与 AD 各个阶段相关的不同模式。然而，由于老年人和不同阶段的大脑模式相似，研究人员很难对其进行分类。在本文中，通过添加额外的卷积层对 50 层残差神经网络 (ResNet) 进行了修改，以使提取的特征更加多样化。此外，激活函数 (ReLU) 被替换为 (Leaky ReLU)，因为 ReLU 会取其输入的负部分，将其降为零，并保留正部分。这些负输入可能包含有用的特征信息，有助于开发高级判别特征。因此，使用 Leaky ReLU 代替 ReLU 以防止任何潜在的输入信息丢失。为了从头开始训练网络而不遇到过度拟合的问题，我们在完全连接层之前添加了一个 dropout 层。所提出的方法成功地对 AD 的四个阶段进行了分类，准确率为 97.49%，精确度、召回率和 f1 分数为 98%。
CNATDCU标准验证文件
10.50 Poetar，C.-R。和Criț，C.I。（2024）。性少数群体成年人的少数群体压力，焦虑和抑郁症状：非理性和自我同情作为串行调解人。性研究和社会政策。https://doi.org/10.1007/s13178-023-00929-6 9 Poetar，C.-R.，Dobrean，A。，＆Florean，I.S。（2023）。有问题的智能手机使用和心理健康问题：罗马尼亚青少年的网络分析。青年与社会，0044118x231218295。https://doi.org/10.1177/0044118x231218295 11.70Păsărelu，C.-R.，David，D.，Dobrean，A.，Noje，A.ADHDCOACH - ADHD儿童父母的虚拟诊所：开发和可用性研究。Digital Health，9，20552076231161964。https：//doi.org/10.1177/20552076231161963 10.80 10.80 Poetar，C.-R.（2023）。沉浸式虚拟现实或计算机化的正念冥想以改善情绪？试验随机试验的初步疗效。心理学领域，第14页。https：//www.frontiersin.org/articles/10.3389/fpsyg.2023.1157469 10.50păsărelu，c.-r.，dobrean，a.父母的压力和儿童心理健康：罗马尼亚父母的网络分析。当前的心理学。https://doi.org/10.1007/s12144-022-03520-1 19.074Păsărelu，C.-R.，Dobrean，A. 经诊断互联网的可行性和临床实用性为患有焦虑和抑郁症的青少年提供了理性的情感和行为干预。https://doi.org/10.1007/s12144-022-03520-1 19.074Păsărelu，C.-R.，Dobrean，A.经诊断互联网的可行性和临床实用性为患有焦虑和抑郁症的青少年提供了理性的情感和行为干预。互联网干预措施，26，100479。https：//doi.org/10.1016/j.invent.2021.100479
从马尔的愿景到人类智能问题
先前的论点意味着，在物体识别方面表现良好的网络本身并不是解决视觉皮层如何工作的问题的解决方案，尽管它们可能会有所帮助。神经科学的最新趋势是将视觉皮层中神经元的活动与使用反向传播训练的 RELU 网络（例如 AlexNet）中单元的活动相匹配。在这个优化过程中报告的合理一致性令人鼓舞，但在声称这些网络可能导致皮层可信模型之前还有很长的路要走。我们需要澄清 RELU 非线性的生物物理相关性是什么，它们在视觉皮层中的位置，权重在哪里，它们是如何修改的，以及脉冲神经元的活动如何映射到当今深度网络的静态单元中。更重要的是，反向传播和标记数据的批量学习几乎肯定在生物学上是不可信的。因此，我们需要用基于已知生物物理学的在线学习规则取代梯度下降
关于对比学习的有限样本可识别性——......
▶ 我们遵循 [Hyvarinen et al., 2019] 中的设置。 ▶ si 是高斯变量和拉普拉斯变量的乘积。 ▶ u 对应不同的时间框架。 ▶ g ( · ) 是具有泄漏 ReLU 的神经网络。 ▶ h ( · ) , ϕ i ( · ) 采用具有 R 个神经元的 3 隐藏层网络建模。 ▶ 度量：si 和 hj ( x ) 之间的互信息。
深度振荡神经网络
摘要 — 我们提出了一种新颖的、受大脑启发的深度神经网络模型，即深度振荡神经网络 (DONN)。像循环神经网络这样的深度神经网络确实具有序列处理能力，但网络的内部状态并非设计为表现出类似大脑的振荡活动。出于这种动机，DONN 被设计为具有振荡内部动力学。DONN 的神经元要么是非线性神经振荡器，要么是具有 S 形或 ReLU 激活的传统神经元。该模型中使用的神经振荡器是 Hopf 振荡器，其动态在复杂域中描述。输入可以以三种可能的模式呈现给神经振荡器。S 形和 ReLU 神经元也使用复值扩展。所有权重阶段也是复值的。训练遵循权重变化的一般原理，通过最小化输出误差，因此与复杂反向传播总体相似。还提出了一种将 DONN 推广到卷积网络的方法，即振荡卷积神经网络。所提出的两个振荡网络已应用于信号和图像/视频处理中的各种基准问题。所提出的模型的性能与同一数据集上公布的结果相当或优于公布的结果。
第 3 讲：卷积神经网络
– 特征不变性很难：施加扰动，针对每个变化进行学习 – ImageNet 最佳表现者的进展 – AlexNet：第一个表现最好的 CNN，60M 参数（来自 LeNet-5 的 60k），ReLU – VGGNet：更简单但更深（8 19 层），140M 参数，集成 – GoogleNet：新原始 = inception 模块，5M 参数，无 FC，效率 – ResNet：152 层，消失梯度 拟合残差以实现学习 5. 无数应用程序：通用架构，巨大功能