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加密货币价格预测指标-IJRPR
此方法提供了[1]有见地的信息，可促进在极其不可预测的比特币市场中改善风险管理和决策。实验结果[2]表明，SVR模型对于加密货币价格预测的准确性可以通过综合学习模型有效地改进。这是通过考虑[3]长期任期内存（LSTM）和变形金刚神经网络来完成的，这些术语（LSTM）和使用历史差异以及使用历史差异以及这些型号的技术指示器以及这些模型（ELNCO）（ELNCO）（ELNCO）（ELNCO）（BITCO）（BITCO）（BITCO）（BITCO）（BITCO）（BITCO）（BIT）（BITCO）（BT） Litecoin（LTC）。我们的实验表明，[4]脊回归模型优于更复杂的预测模型，例如RNN和LSTM，在预测确切的关闭价格时。另一方面，LSTM可以比其他人更好地预期加密货币价格的方向。
受过训练的复发性神经网络在工作内存任务中开发相锁的极限周期
神经振荡无处不在。这些振荡的一个提出的功能是它们充当内部时钟或“参考框架”。信息可以通过与此类振荡相相对于神经活动的时间来编码。与这一假设一致，大脑中这种相位代码的经验观察有多种经验观察。在这里我们问：什么样的神经动力学支持神经振荡的信息的阶段编码？我们通过分析经过工作记忆任务培训的经常性神经网络（RNN）来解决这个问题。净作品可以访问外部参考振荡并任务产生振荡，以使参考和输出振荡之间的相位差保持瞬态刺激的身份。我们发现网络收敛到稳定的振荡动力学。逆向工程这些网络表明，每个相位编码的内存都对应于单独的极限周期吸引子。我们表征了吸引力动力学的稳定性如何取决于参考振荡振幅和频率，即可以在实验上观察到的特性。要了解这些动态基础的连通性结构，我们表明训练有素的网络可以描述为两个相耦合的振荡器。使用此洞察力，我们将训练有素的网络凝结为由两个功能模块组成的简化模型：一个生成振荡的模块和一个在内部振荡和外部参考之间实现耦合函数的模型。总而言之，通过对训练有素的RNN的动态和连通性进行反向工程，我们提出了一种机制，神经网络可以利用该机制来利用参考振荡以进行工作记忆。具体来说，我们建议一个相编码网络生成自动振荡，并以多稳定的方式将其与外部参考振荡耦合。
深度学习的全面评论：体系结构...
摘要：深度学习（DL）已成为现代人工智能（AI）的核心组成部分，通过促进复杂系统的分析，从生物学的蛋白质折叠到化学和物理学中的粒子相互作用，通过促进了各种领域的显着进步。但是，深度学习领域正在不断发展，并且在架构和应用中都有最新的创新。因此，本文对最近的DL进展进行了全面的综述，涵盖了卷积神经网络（CNNS）（CNN）和经常性神经网络（RNNS）等基础模型的演变和应用，以及最近的体系结构，例如变形金刚，诸如变形金刚，生成性对抗性网络（GANS），CAPSULE Networks，Capsule Networks和Graph Neural网络和图形神经网络（GNNS）（gnns）（GNNS）（GNNS）（GNNS）（GNNS）（GNNS）。此外，本文讨论了新颖的培训技术，包括自我监督的学习，联合学习和深入的强化学习，这进一步增强了深度学习模型的能力。通过综合最新的发展并确定当前的挑战，本文提供了有关DL研究的最新状态和未来方向的见解，为研究人员和行业专家提供了宝贵的指导。
输入细胞注意力机制降低循环神经网络的消失显着性
最近，为提高深度神经网络的可解释性，人们使用显著性来表征输入特征对模型预测的重要性。在循环神经网络 (RNN) 上使用基于显著性的方法进行可解释性研究主要针对语言任务，而它们对时间序列数据的适用性尚不明确。在本文中，我们分析了基于显著性的 RNN 方法，包括经典和门控单元架构。我们表明，RNN 显著性会随着时间的推移而消失，导致对显著特征的检测仅偏向于后续时间步骤，因此无法可靠地检测任意时间间隔内的重要特征。为了解决这个显著性消失问题，我们提出了一种新颖的 RNN 单元结构（输入单元注意力†），它可以扩展任何 RNN 单元架构。在每个时间步骤，输入单元注意力使用固定大小的矩阵嵌入，而不是只查看当前输入向量，矩阵的每一行都关注来自当前或之前时间步骤的不同输入。使用合成数据，我们表明，输入单元注意 RNN 生成的显着性图能够忠实地检测重要特征，无论它们在时间上发生如何。我们还将输入单元注意 RNN 应用于神经科学任务，该任务分析执行各种任务的人类受试者的功能性磁共振成像 (fMRI) 数据。在这种情况下，我们使用显着性来表征大脑区域（输入特征），这些区域的活动对于区分任务很重要。我们表明，标准 RNN 架构只能在 fMRI 数据的最后几个时间步骤中检测重要的大脑区域，而输入单元注意模型能够跨时间检测重要的大脑区域活动，而不会在后面的时间步骤中产生偏差。
“人工智能锁定问题”：现代 NLP 的社会问题
现代 NLP 模型正在成为比其前辈更好的对话代理。循环神经网络 (RNN) 和长短期记忆 (LSTM) 功能使代理能够更好地存储和使用有关语义内容的信息，这一趋势在 Transformer 模型中变得更加明显。大型语言模型 (LLM)（例如 OpenAI 的 GPT-3）已经众所周知能够构建和遵循叙述，这使系统能够随时采用角色，对其进行调整并参与对话故事。然而，对 GPT-3 的实际实验表明，这些现代 NLP 系统存在一个反复出现的问题，即它们可能会“卡在”叙述中，以至于进一步的对话、提示执行或命令变得徒劳无功。这里将其称为“锁定问题”，并通过实验案例报告进行了举例说明，然后介绍了伴随此问题的实际和社会问题。
使用机器的医疗医疗解决方案...
摘要该项目的主要目的是利用卷积神经网络（CNN），经常性神经网络（RNN）和集合学习技术开发全面的医学疾病检测系统。我们的目的是自动检测各种疾病，包括Covid-19，脑肿瘤，阿尔茨海默氏症和肺炎，以准确有效的深度学习模型代替手动诊断方法。该项目涉及设计定制的CNN和RNN架构，预处理医学图像和患者数据，并使用标记的数据集训练模型。如果成功，该项目有可能彻底改变医疗诊断，改善患者的结果并通过先进的机器学习技术来增强医疗保健的可及性。关键字：医学疾病检测，卷积神经网络，经常性神经网络，集合学习，深度学习，绩效评估，医疗保健，患者结果。
2024/25 夏季研究项目摘要
项目摘要：在这个项目中，我们旨在通过先进的深度学习技术从可穿戴脑电图 (EEG) 数据中解码人脑信号。我们的方法包括清理和预处理原始 EEG 数据以确保其质量，然后尝试各种深度学习模型，包括卷积/循环神经网络 (CNN/RNN) 和 LSTM，以准确分类人脑信号。我们使用准确度、精确度、召回率和 F1 分数等综合指标评估这些模型，并采用交叉验证以确保稳健的性能。为了增强我们模型的可解释性，我们专注于 SHapley Additive exPlanations (SHAP)、Local Interpretable Model-agnostic Explanations (LIME) 和 Grad-CAM 等方法，为决策过程提供见解。我们将提供 EEG 数据集，该数据集已获得适当的伦理批准，是我们之前使用消费者可穿戴设备进行的研究收集的。加入我们，共同打造未来的酷炫科技！
药房中的人工智能
人工智能 (AI) 专注于产生智能建模，这有助于想象知识、解决问题和做出决策。最近，人工智能在药学的各个领域发挥着重要作用，例如药物发现、药物输送配方开发、多药理学、医院药房等。在药物发现和药物输送配方开发中，正在使用各种人工神经网络 (ANN)，例如深度神经网络 (DNN) 或循环神经网络 (RNN)。目前已经分析了几种药物发现的实现，并证明了该技术在定量结构-性质关系 (QSPR) 或定量结构-活性关系 (QSAR) 中的强大功能。此外，从头设计促进了具有所需/最佳品质的新型药物分子的发明。在当前的评论文章中，讨论了人工智能在药学中的应用，特别是在药物发现、药物输送配方开发、多药理学和医院药房中的应用。