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语音和语言处理
i NLP 1 1简介的基本算法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 2正则表达式，令牌化，编辑距离。。。。。。。。。。。。。。。4 3 n克语言模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32 4天真的贝叶斯，文本分类和情感。。。。。。。。。。。。。。。。。56 5逻辑回归。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。77 6矢量语义和嵌入。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。101 7神经网络。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。132 8 RNN和LSTMS。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。158 9变压器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。184 10大语言模型。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>203 11蒙版语言模型。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>223 12模型对齐，提示和内在学习。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>242 div>
混合深度学习机制用于充电控制...
摘要 - 从环境友好性和能源效率的角度来看，电动汽车（EV）对传统汽油汽车构成威胁。可以通过预测与电动汽车充电的状态的预测来帮助确定电动汽车用户的未来充电需求。它可能会根据用户的实时位置提供自定义的充电容量统计信息，并指导收费基础架构的操作和管理。因此，出现的问题是电动汽车充电状态预测的有效模型。在这项研究中，建议采用混合深度学习方法，以确保安全可靠的充电操作，以防止电池被过度充电或排放。建议用于特征提取过程的递归神经网络（RNN），以获取电池上足够的功能信息。然后，研究建立了双向门控复发单位框架（GRU），以预测EV的状态。GRU从RNN的输出中获得了其输入，从而大大提高了模型的有效性。由于其简单得多的结构，RNN-GRU具有较低的计算性能。实验发现证明了GRU方法准确跟踪电动汽车行驶里程的能力。与广泛的现实世界测试所证明的相比，基于混合的深度学习预测方法可以使快速收敛速度较小的错误率较小的错误率。
卷积神经网络的语言识别
摘要。语音识别是计算机与人类之间的一种交流方式，是计算语言学或自然语言处理的一个分支，有着悠久的历史。自动语音识别 (ASR)、文本转语音 (TTS)、语音转文本、连续语音识别 (CSR) 和交互式语音响应系统是解决该领域问题的不同方法。性能的提高部分归因于深度神经网络 (DNN) 对语音特征中复杂相关性进行建模的能力。在本文中，与使用循环神经网络 (RNN) 处理语音等序列数据的传统模型不同，随着深度网络中不同架构的出现以及传统神经网络 (CNN) 在图像处理和特征提取中的良好性能，CNN 在其他领域的应用得到了发展。结果表明，可以通过 CNN 提取波斯语的韵律特征，对短文本进行语音分段和标记。通过使用 128 和 200 个滤波器作为 CNN 和特殊架构，检测率的误差为 19.46，并且比 RNN 更节省时间。此外，CNN 简化了学习过程。实验结果表明，CNN 网络可以成为各种语言语音识别的良好特征提取器。
使用CNN＆RNN
抽象 - 犯罪预测和分析在增强公共安全和优化执法工作中起着至关重要的作用。这项研究探讨了基于深度学习的方法，整合复发性神经网络（RNN），卷积神经网络（CNN）和长期短期记忆（LSTM）网络，以进行有效的犯罪预测和分析。所提出的框架利用了RNN和LSTMS的时间优势以及CNN的空间特征提取能力来分析大规模犯罪数据集。rnns和LSTMS处理时间序列数据以预测未来的犯罪趋势，而CNNS进行地理空间分析以识别各个地区的犯罪分布模式。混合模型处理结构化数据（例如，日期，时间，位置）和非结构化数据（例如犯罪描述），以提高预测精度。实验结果证明了其检测犯罪热点，预测犯罪类别并发现隐藏趋势的能力，为执法和决策者提供了可行的见解。这项研究强调了深度学习在应对复杂，动态挑战（例如犯罪预测）中的潜力，促进了更智能和更安全的城市。未来的工作可以纳入实时数据流，并评估在决策系统中部署此类模型的道德考虑
语音和语言处理
i NLP 1 1简介的基本算法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。3 2正则表达式，令牌化，编辑距离。。。。。。。。。。。。。。。4 3 n克语言模型。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。32 4天真的贝叶斯，文本分类和情感。。。。。。。。。。。。。。。。。56 5逻辑回归。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。77 6矢量语义和嵌入。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。101 7神经网络。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。132 8 RNN和LSTMS。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。158 9变压器。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。184 10大语言模型。。。。。。。。。。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>203 11蒙版语言模型。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>223 12模型对齐，提示和内在学习。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>242 div>
20.318创意机学习2019年秋季
课程描述本课程提供了当今机器学习设备的生成设计设备，进而推测了由于这种认识论转变向“软件2.0”范式的这种认识论转变，因此可能会改变建筑设计过程本身的方式。通过将话语置于实验性原型环境中，学生不仅将获得应用机器学习工作流程的实际经验，而且更重要的是，与这些最先进的人工智能（AI）工具相关的概念化，阐明和实施其设计应用的建筑敏感性。本课程中实施的深神经网络的主要体系结构包括完全连接的神经网络，卷积神经网络（CNN），复发性神经Netwroks（RNNS）（RNN），生成对抗网络（GAN），差异自动化器（VAES），基于流动的生成模型等。学生分为小组工作，策划和准备数据集；选择和培训机器学习模型；并最终从学习的数据分布中生成设计。
№1（130）1225年。
摘要本文概述了传统神经网络体系结构的演变，例如完全连接的网络，卷积神经网络（CNNS）和经常性的神经网络（RNNS） - 变形金刚的跨形成范式。它突出了变形金刚通过引入提出机制，实现有效的并行处理并捕获长期依赖性来彻底改变深度学习，而这些依赖性较早就在努力处理。然后，本文专注于将这些原理应用于图形结构化数据。它探讨了图形神经网络（GNNS）如何，尤其是图形注意力网络（GAT），将注意力机制和位置编码整合在一起，以有效地模拟节点之间的复杂关系。重点放在gat在不同领域的实际实用性，从推荐系统和药物发现到欺诈检测和时间序列的异常检测。通过此综合，本文强调了基于注意力的方法对Handling复杂，相互联系的数据集的不断增长，并概述了正在进行的研究方向，这些研究方向推动了图形转换的领域。
循环神经网络中的对齐和倾斜动力学
摘要 神经活动与行为相关变量之间的关系是神经科学研究的核心。当这种关系很强时，这种关系被称为神经表征。然而，越来越多的证据表明，某个区域的活动与相关的外部变量之间存在部分分离。虽然已经提出了许多解释，但缺乏外部变量和内部变量之间关系的理论框架。在这里，我们利用循环神经网络 (RNN) 从几何角度探索神经动力学和网络输出何时以及如何相关的问题。我们发现训练 RNN 可以导致两种动态状态：动态可以与产生输出变量的方向一致，也可以与它们倾斜。我们表明，训练前读出权重大小的选择可以作为状态之间的控制旋钮，类似于最近在前馈网络中的发现。这些状态在功能上是不同的。斜网络更加异质，并抑制其输出方向上的噪声。此外，它们对输出方向上的扰动更具鲁棒性。至关重要的是，出于动态稳定性考虑，倾斜状态特定于循环（而非前馈）网络。最后，我们表明，在神经记录中，可以分离出对齐或倾斜状态的趋势。总之，我们的结果为通过将网络动态与其输出相关联来解释神经活动开辟了新视角。
循环神经网络中的对齐和倾斜动力学
神经活动与行为相关变量之间的关系是神经科学研究的核心。当这种关系很强时，这种关系被称为神经表征。然而，越来越多的证据表明，某个区域的活动与相关的外部变量之间存在部分分离。虽然已经提出了许多解释，但缺乏外部变量和内部变量之间关系的理论框架。在这里，我们利用循环神经网络 (RNN) 从几何角度探索神经动力学和网络输出何时以及如何相关的问题。我们发现训练 RNN 可以导致两种动态状态：动态可以与产生输出变量的方向一致，也可以与它们倾斜。我们表明，训练前读出权重大小的选择可以作为状态之间的控制旋钮，类似于最近在前馈网络中的发现。这些状态在功能上是不同的。斜向网络更加异质，并抑制其输出方向上的噪声。此外，它们对沿输出方向的扰动更具鲁棒性。至关重要的是，出于动态稳定性考虑，倾斜状态特定于循环（而非前馈）网络。最后，我们表明，在神经记录中，可以分离出对齐或倾斜状态的趋势。总之，我们的结果为通过将网络动态与其输出相关联来解释神经活动开辟了新视角。
通信网络中神经计算技术的性能
应将通讯发送到Junho Jeong：yanyenli@dongguk.edu文章INFO杂志机器和计算杂志（http://anapub.co.co.ke/journals/jmc/jmc/jmc.html）doi：修订表格2022年12月18日； 2022年12月30日接受。2023年4月5日在线可用。©2023作者。由Anapub出版物出版。这是CC BY-NC-ND许可证下的开放访问文章。（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）摘要 - 这项研究调查了在通信网络中使用神经计算技术的使用，并根据错误率，延迟和吞吐量评估其性能。结果表明，不同的神经计算技术，例如人工神经网络（ANN），卷积神经网络（CNN），复发性神经网络（RNN），长期短期记忆（LSTM）和生成的对抗网络（GAN）在提高绩效方面具有不同的权衡。技术的选择将基于应用程序的特定要求。研究还评估了不同通信网络体系结构的相对性能，并确定了与在通信网络中应用不同技术相关的权衡和限制。研究表明，需要进一步的研究来探索技术的使用，例如深度强化学习；在通信网络中，并研究如何使用技术的使用来提高通信网络的安全性和鲁棒性。关键字 - 人工神经网络（ANN），卷积神经网络（CNN），经常性神经网络（RNN），长期短期记忆（LSTM），生成对抗网络（GANS）。