XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemReLU
一种用于定量验证神经网络
摘要。验证的可靠性和实用性取决于适当表示不确定性的能力。关于神经网络验证的大多数现有工作依赖于输入的基于集合或概率的信息的假设。在这项工作中，我们依靠不精确的概率（特定P-boxes）的框架提出了Relu神经网络的定量性验证，这可以说明输入的概率信息和认识论的不确定性。，可以提高紧密性和效率之间的贸易，同时处理在投入方面的不确定性类别的更一般类别，并提供了完全确保的结果。
使用深度转移学习的自动驾驶汽车的转向角度预测
摘要 - 由于其可靠性，安全性和持续的学习能力，预计自动驾驶汽车将彻底改变未来的运输。研究人员正在积极参与开发自主驾驶系统，采用行为克隆和加强学习等技术。这项研究通过采用端到端方法来介绍一个独特的观点，并使用摄像头输入根据从人类驾驶专业知识中学到的模型来预测转向角度。该模型表现出快速训练，并达到超过90.1％的预测百分比（MPP）。在这种情况下，该研究旨在通过从具有各种激活功能的预训练的VGG19模型中应用转移学习来复制驾驶员行为。培训了所提出的模型，可以将道路图像分析为输入，从而预测最佳转向调整。评估包括ROS2模拟环境中的数据集，将结果与包括NVIDIA，Mobilenet-V2，Resnet50，VGG16和VGG19在内的几个卷积神经网络（CNN）模型进行了比较。还探索了激活功能的影响，例如指数线性单元（ELU），整流线性单元（relu）和泄漏的relu对传输学习模型的影响。这项研究通过解决现实世界驾驶复杂性并促进其融入日常运输的促进自主驾驶系统有助于提高自主驾驶系统。利用转移学习和全面评估的新型方法强调了其在优化自动驾驶技术方面的重要性。关键字 - 自动驾驶汽车，剩余网，Mobilenetv2，VGG16，VGG19，卷积神经网络（CNN），激活功能
人工智能和数据分析行业培训
- 简介、神经网络和深度学习的历史、生物神经元的基础知识； - 深度多层感知器 (MLP)：符号、反向传播算法、激活函数、Dropout 层和正则化、整流线性单元 (ReLU)、权重初始化、批量标准化、用于多类分类的 Softmax； - 人工神经网络 - 卷积神经网络 (CNN)、卷积、图像边缘检测、填充和步幅、RGB 图像卷积、卷积层、最大池化、RNN、LSTM、使用 Keras 的神经网络模型和 Tensorflow、迁移学习。7 种用于人工智能和数据分析的工具和应用程序
计算机视觉和深度学习在水下栖息地鱼类分类中的应用：一项调查
图 5 演示了流行的 CNN 架构 UNET（Ronneberger 等人，2015 年）。UNET 的第一个组件是编码器，用于从输入图像中提取特征。第二个组件是解码器，用于输出每个像素的分数。该网络由五个不同的层组成，包括卷积层 (Conv Layer)、整流线性单元 (ReLU)、池化、反卷积层 (DeConv) 和 SoftMax。在这里，DNN 层的任务是只给输入图像中属于鱼身的像素高分，从而得到所示的白色斑点输出，显示鱼的位置
从非参数方法到深神经网络
图2：NNME的神经网络结构。输入为w和y，输出是估计的回归函数f✓（x）。左绿色块是一个编码器，它由几个具有Relu激活函数的完全连接的层组成，最后一层具有线性函数；编码器的输出是提案分布的参数。右绿色块是一个解码器，它的网络结构与编码器相同；输入是x的随机样本，输出是f✓（x）的估计值。顶部的绿色块是另一个解码器，它由标准化流量的几个耦合层组成；输入是x的随机样品，输出是估计的x的先前密度。
tumordetnet：一种用于脑肿瘤检测和分类的统一深度学习模型
在较早阶段对脑肿瘤类型的准确诊断对于治疗过程至关重要，并有助于挽救全球大量人的生命。因为他们是无创和备用的患者，因此经常使用磁共振成像（MRI）扫描来识别肿瘤。肿瘤的手动识别很困难，由于大量的三二次图像，需要大量时间，这是一个患者大脑从各个角度产生的MRI扫描。进一步，脑肿瘤的位置，大小和形状的变化也使检测和对不同类型的肿瘤进行分类的挑战。因此，已经提出了计算机辅助诊断系统（CAD）系统以检测脑肿瘤。在本文中，我们提出了一种新型的统一端到端深度学习模型，称为肿瘤肿瘤检测和分类。我们的Tumordetnet框架采用了48个带有漏水（LRELU）和RELU激活功能的卷积层来计算最独特的深度特征图。此外，平均合并和辍学层也用于学习区分模式并减少过度拟合。最后，使用一个完全连接的和软层层来检测并将脑肿瘤分为多种类型。我们在六个标准的kaggle脑肿瘤MRI数据集上评估了我们方法的表现，以将脑肿瘤检测和分类为（恶性和良性），以及（神经胶质瘤，垂体和脑膜瘤）。我们的模型成功地鉴定出了99.83％的明显精度，分类的良性和恶性脑肿瘤，理想的精度为100％，而脑膜化，垂体和胶质瘤肿瘤的精度为99.27％。这些结果揭示了对可靠鉴定和分类脑肿瘤的建议方法的效力。
深度循环编码器：一种用于大规模脑磁图建模的端到端网络
图 E 1 用于预测 MEG 活动的深度循环编码器 (DRE) 模型的表示。被掩蔽的 MEG pt ⊙ xt 从底部进入网络，连同控制表示 ut 和主题嵌入 s 。编码器使用卷积和 ReLU 非线性转换输入。然后，LSTM 对隐藏状态序列 ht 进行建模，并将其转换回 MEG 活动估计 ˆ xt 。Conv 1 d ( C in , C out , K, S ) 表示随时间进行的卷积，其中输入通道为 C in，输出通道为 C out，内核大小为 K，步幅为 S。类似地，ConvTransposed 1 d ( C in , C out , K, S ) 表示随时间进行的转置卷积。
IBM Telum 处理器：为企业工作负载集成 AI IBM 的下一代处理器将 AI 集成到 IBM Z 中
加速器本身提供超过 6 TFLOPS 的 16 位浮点吞吐量，每个芯片可扩展到大约 200 TFLOPS。脉动阵列中的 1024 个处理器块组成矩阵阵列，256 个 fp16/32 块组成用于计算激活的加速器，并包含 RELU、tanH 和 log 的内置函数。该平台还提供企业级可用性和安全性，正如人们对 Z 的期望一样，具有虚拟化、错误检查/恢复和内存保护机制。虽然 6 TFLOPS 听起来并不令人印象深刻，但请记住，此加速器针对事务处理进行了优化。与语音或图像处理不同，大多数数据都是浮点数，并且高度结构化。因此，我们相信这款加速器将提供足够的性能，并且无疑比
了解神经网络背后的数学
在本节中，我们简要旨在取消明白为什么我们需要前面提到的激活功能，称为σ。我们已经了解到，神经网络通过总结权重和激活值的乘积来计算从给定输入⃗X的输出vecter。在第一层中，这些进化值只是我们的输入阀。当前，我们的网络计算输入值和参数的线性组合。实际上，如果我们要对数据进行分类或做出预测，则关系可能根本不存在。因此，我们需要对网络进行非线性，这是激活函数发挥作用的地方。如下图所示，有多个激活函数，每个功能都有不同的问题域的特征。Sigmoid Activation通常用于将非线性引入网络，也可以relu
xcore ai 技术概述
神经网络（无论是否卷积）的基本操作是实现两个向量之间的内积：大量乘积之和，每个乘积将数据值与系数相乘。在典型的网络中，数据和系数都是实值，最终的总和通过非线性函数运行。在二值化网络中，情况相同，但有一个例外，即所有系数和数据值只能取值 +1.0 和 -1.0。这意味着乘积要么是 +1.0（+1.0 x +1.0，或 -1.0 x -1.0），要么是 -1.0（+1.0 x -1.0，或 -1.0 x +1.0）。乘积之和现在变成介于 +N 和 -N 之间的值，其中 N 是总和中的项数。将非线性函数应用于此总和（例如 ReLU），然后将该值映射到下一层 -1.0 或 +1.0。