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与计算机视觉的深度学习
深度学习和神经网络：多层感知器：多层感知器体系结构，什么是隐藏的层？每一层中有多少层和多少个节点？激活函数：线性传输函数，重型阶跃功能（二进制分类器），sigmoid/logistic函数，软马克斯函数，双曲线切线函数（TANH），整流的线性单元，泄漏的relu。前馈过程：前馈计算，特征学习。错误函数：错误函数是什么？，为什么我们需要一个错误函数？错误总是正面的，均为正方形错误。跨凝性，关于错误和权重优化算法的最终说明：什么是优化？，批处理梯度下降，随机梯度下降，微型批次梯度下降，梯度下降点击。反向传播：什么是反向传播？，反向传播外卖。
简历 - Joshua Bengio
• 魁北克人工智能研究所 Mila 的创始人和科学总监（前身为蒙特利尔学习算法研究所），该研究所汇集了蒙特利尔大学、巴黎高等商学院、蒙特利尔理工学院和麦吉尔大学的研究人员，是一个独立的非营利组织，目前拥有 500 多名研究人员，其中包括 80 名教职员工。Mila 是加拿大三个由联邦政府资助的人工智能研究和创新卓越中心之一。它是世界上最大的深度学习研究学术中心，在该领域发表了开创性的论文，从 2006 年引入深度学习开始，2009 年引入课程学习，2011 年展示 ReLU 对深度网络的强大功能，以及 2014-2015 年 GAN、神经机器翻译和注意力机制带来的突破。
拓扑层结构中的光学双稳态及其在光神经网络中的应用*
材料Sio 2。在拓扑模式下，电场高度局部位于分层结构的反转中心（也称为界面），并成倍地衰减到批量上。因此，当从战略上引入非线性介电常数时，出现了非线性现象，例如Biscable状态。有限元数值模拟表明，当层周期为5时，最佳双态状态出现，阈值左右左右。受益于拓扑特征，当将随机扰动引入层厚度和折射率时，这种双重状态仍然存在。最后，我们将双态状态应用于光子神经网络。双态函数在各种学习任务中显示出类似于经典激活函数relu和Sigmoid的预测精度。这些结果提供了一种新的方法，可以将拓扑分层结构从拓扑分层结构中插入光子神经网络中。
脑电图中与性别相关的模式及其在机器学习分类器中的相关性
图1用迷你尖端卷积神经网络和相关归因方法进行性检测。首先，xðÞ节X段是交叉相关的吗？ðÞ，有16个学识渊博的时空内核（K I）的维度与脑电图的短窗口相似（图2中描述的实际核）。由于内核具有与数据相同数量的通道，因此它们仅沿时间轴而不是跨通道滑动。16个相关曲线被整流（Relu激活），并分为40个重叠的窗口。接下来，平均将窗户的最大值（M ij）进行。在最后一层中，从这16个平均值中预测了性别yðÞ。事后，网络参数用于归因于每个eeg通道和录音中的时间点的相关性r（紫色中指示的路径）。最终分类器层的重量（W I）的符号表示与第一层（ /emale /Red and + / + /男性 /蓝色）的每个内核相对应的性别。
计算机视觉
客观问题1。计算机视觉的主要目标是什么？（a）模仿人类思维过程（b）使机器能够查看和分析图像（c）开发新的编程语言（d）以创建人造生命形式的形式：（b）使机器能够看到和分析图像的解释：计算机视觉解释：人工智能是人工智能的域名，可以使用Algorith进行处理和分析机器，可以使用Algorith进行处理和分析。2。以下哪项不是计算机视觉的应用？（a）面部识别（b）自动驾驶汽车（c）烹饪食物（d）医学成像答案：（c）烹饪食品解释：计算机视觉被广泛用于安全（包括面部识别），运输（自动驾驶汽车）和医疗保健（医疗图像），但不用于烹饪食物。3。卷积层在卷积神经网络（CNN）中的作用是什么？（a）提取诸如边缘和形状（b）之类的高级特征（b）以减少图像分辨率（c），以直接对图像进行分类（d）以存储图像以供将来使用：（a）提取高级特征，例如边缘和形状，例如卷积层：卷积层负责检测诸如边缘，梯度，渐变，纹理和纹理的功能。4。在RGB图像中，如何存储颜色信息？5。CNN中的整流线性单元（relu）的目的是什么？6。计算机视觉中的“对象检测”涉及什么？（a）将单个标签分配给图像（b）在图像中识别和定位多个对象（a）使用三个单独的颜色通道使用单个灰度通道（b）使用二进制颜色系统使用十六进制的颜色代码（d）使用三个单独的颜色系统答案：（b）使用三个独立的颜色通道：红色，绿色和蓝色解释：在RGB图像中，每个Pixel具有三个值对应于红色，绿色，蓝色，蓝色，蓝色，蓝色，蓝色的颜色相对于蓝色，蓝色和蓝色的颜色，使用三个单独的颜色频道，使用三个单独的颜色通道，则使用三个单独的颜色通道，使用三个单独的颜色通道，使用三个单独的颜色频道，使用三个单独的颜色频道。（a）将图像转换为灰度（b）以从特征映射（c）中删除所有负值（c）以减小图像的大小（d）以将图像分类为类别：（b）从特征映射说明中删除所有负值：relu介绍非内线性，通过用零替换所有负值，从而使功能提取过程更有效地替换了所有负值。
量子隐式神经表征
摘要 隐式神经表征已成为表示图像和声音等信号的强大范例。这种方法旨在利用神经网络来参数化信号的隐式函数。然而，在表示隐式函数时，传统神经网络（例如基于 ReLU 的多层感知器）在准确建模信号的高频分量方面面临挑战。最近的研究开始探索使用傅里叶神经网络 (FNN) 来克服这一限制。在本文中，我们提出了量子隐式表示网络 (QIREN)，一种新的 FNN 量子泛化。此外，通过理论分析，我们证明了 QIREN 比经典 FNN 具有量子优势。最后，我们在信号表示、图像超分辨率和图像生成任务中进行了实验，以展示 QIREN 与最先进 (SOTA) 模型相比的卓越性能。我们的工作不仅将量子优势融入隐式神经表示中，而且还揭示了量子神经网络的一个有希望的应用方向。我们的代码可在 https://github.com/GGorMM1/QIREN 获得。
微电网的拓扑概述div>
在这项研究中，使用了1D CNN方法。研究中提出的1D CNN结构设计用于对ALS患者和健康个体的分类，而无需进行任何手动特征选择和提取。所提出的1D-CNN结构如图5所示。此体系结构由三个卷积层组成，一个最大式层，三个relu层，两个完全连接的层，一个辍学层和一个软磁层。每个卷积层的内核分别为36、18和9。此外，第一个完全连接的层部分中有500个退出，而2个完全连接的层部分中的类别的出口和2个出口一样多。在提出的体系结构的最后一层中，使用了SoftMax激活函数。在拟议的模型中，将网络训练的学习率设置为0.001，将辍学设置为0.5。在输入层上应用的数据具有256x1样品长度。在分类过程中，测试网络时使用了5倍的交叉验证和10倍的交叉验证。在此过程中，对于5倍交叉验证，将数据集随机分为相同长度的五个，每个分隔
TR 104 222 - V1.2.1 - 保护人工智能
AE 对抗性示例 AI 人工智能 API 应用程序接口 BDP 边界差分隐私 BIM 基本迭代方法 CIFAR 加拿大高级研究院 CNN 卷积神经网络 CW Carlini 和 Wagner（攻击） DNN 深度神经网络 DP-SGD 差分隐私随机梯度下降 FGSM 快速梯度符号法 GNN 图形神经网络 IP 知识产权 JPEG 联合图像专家组 JSMA 基于雅可比矩阵的显著性图 KNHT 键控非参数假设检验 L-BFGS 有限内存 Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno（算法） MNIST 改良的国家标准与技术研究所 MNTD 元神经木马检测 PATE 教师集合的私有聚合 PCA 主成分分析 PGD 项目梯度下降 PRADA 防止 DNN 模型窃取攻击 ReLU 整流线性单元 RNN 循环神经网络 RONI 拒绝负面影响 SAI 保护人工智能 SAT 可满足性 SGD 随机梯度下降 SMT 可满足性 模理论 STRIP STRong 有意扰动 TRIM 基于修剪的算法 ULP 通用试金石
一种预测质子短期降解行为的人工智能解决方案交换膜燃料电池
摘要：阳极死区（DEA）和阳极再循环操作通常用于提高汽车质子交换膜（PEM）燃料电池的氢气利用率。由于阳极中的氮交叉和液态水积聚，电池性能会随着时间的推移而下降。高效预测PEM燃料电池的短期降解行为具有重要意义。在本文中，我们提出了一种基于多元多项式回归（MPR）和人工神经网络（ANN）的数据驱动降解预测方法。该方法首先预测电池性能的初始值，然后预测电池性能随时间的变化以描述PEM燃料电池的降解行为。使用PEM燃料电池在DEA和阳极再循环模式下的两种降解数据案例来训练模型并证明所提方法的有效性。结果表明，该方法预测的平均相对误差比仅使用ANN或MPR预测的平均相对误差小得多。两隐层ANN的预测性能明显优于单隐层ANN。使用S形激活函数预测的性能曲线比使用整流线性单元（ReLU）激活函数预测的性能曲线更平滑，更逼真。
原创研究论文：使用 CNN 改进分类模型以检测阿尔茨海默病
摘要：阿尔茨海默病 (AD) 通常被称为神经退行性疾病，是一种常见的痴呆症。这种脑部疾病没有永久的治愈方法，因此使用医学成像系统对此类疾病进行早期诊断非常重要。机器学习模型在 AD 的检测中起着至关重要的作用。由于大多数传统的机器学习模型难以检测到对疾病进行分类的基本特征，因此本研究使用了一种称为卷积神经网络 (CNN) 的先进深度学习框架来自动检测基本特征并对疾病进行分类。所提出的基于 CNN 的分类方法的构建组件包括卷积层、批量归一化过程、ReLU 和最大池化操作。这种基于 CNN 的分类方法的主要目的是通过分析脑部 MRI 来预测患者是否患有阿尔茨海默病。所实施的所提出的方法与经过训练、评估和测试过程的基于分类的系统相同。最后采用softmax层进行分类，并采用Adam优化技术降低loss，应用Adam可以实现更快的收敛，提出的改进CNN分类方法准确率达到97.8%。关键词：阿尔茨海默病检测，磁共振成像，卷积神经网络，深度学习