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使用经过训练以模仿大脑统计特性的神经网络来提高物体识别能力
目前最先进的物体识别算法——深度卷积神经网络 (DCNN)，灵感来自哺乳动物视觉系统的架构，在许多任务上能够达到人类水平的表现。在对 DCNN 进行物体识别任务训练时，已证明 DCNN 能够开发出与哺乳动物视觉系统中观察到的隐藏表征相似的隐藏表征 (Razavi 和 Kriegeskorte，2014 年；Yamins 和 Dicarlo，2016 年；Gu 和 van Gerven，2015 年；Mcclure 和 Kriegeskorte，2016 年)。此外，在物体识别任务上训练的 DCNN 是目前我们拥有的哺乳动物视觉系统的最佳模型之一。这让我们假设，教导 DCNN 实现更像大脑的表征可以提高其性能。为了测试这一点，我们在一个复合任务上训练了 DCNN，其中网络被训练为：(a) 对物体图像进行分类；同时 (b) 具有与猴子视觉皮层神经记录中观察到的中间表征相似的中间表征。与纯粹为对象分类而训练的 DCNN 相比，在复合任务上训练的 DCNN 具有更好的对象识别性能，并且对标签损坏的鲁棒性更强。有趣的是，我们发现这个过程不需要神经数据，但具有与神经数据相同统计特性的随机数据也会提高性能。虽然我们在复合任务上训练时观察到的性能提升与“纯”对象识别任务相比并不大，但它们非常稳健。值得注意的是，我们在研究的所有网络变体中都观察到了这些性能提升，包括：较小（CORNet-Z）与较大（VGG-16）架构；优化器的变化（Adam 与梯度下降）；激活函数的变化（ReLU 与 ELU）；以及网络初始化的变化。我们的结果证明了一种训练对象识别网络的新方法的潜在效用，使用大脑（或至少是其激活模式的统计特性）作为训练 DCNN 的教师信号的策略。© 2020 Elsevier Ltd. 保留所有权利。
使用机器学习的子宫癌预测
子宫癌是最常见的妇科恶性肿瘤之一，对全球妇女构成了重大健康威胁。及时检测和准确的诊断对于有效治疗和提高存活率至关重要。但是，传统的诊断方法通常涉及耗时和资源密集型程序，这可能导致治疗延迟。随着高级计算技术的出现，机器学习（ML）已成为一种变革性方法，提供了强大的工具来分析大型数据集，识别模式并提高医学诊断的预测准确性。本文使用机器学习提出了一个全面的子宫癌预测框架，利用先进的算法来处理临床和病理数据集。这些数据集包括关键属性，例如患者人口统计学，肿瘤特征，遗传标记和组织学亚型。该研究强调了处理缺失值，标准化数据并降低维度的预处理技术，以确保数据集已启动以进行有效学习。该框架结合了一种多模型方法，利用支持向量机（SVM），随机森林和深度学习体系结构来解决医疗数据的多样性。SVM用径向基函数内核实施，以进行稳健分类，而随机森林则采用整体学习来提高模型稳定性并防止过度拟合。此外，具有多个隐藏层和Relu激活功能的深度学习模型旨在捕获数据中的复杂模式。这些模型是使用交叉验证和高参数调整等技术优化的，以实现最佳的预测性能。对有效子宫癌预测系统的需求是由克服诸如数据失衡，患者概况变异性和癌症类型异质性等挑战的需要驱动的。本研究旨在提供可扩展，准确的解决方案，以支持医疗保健专业人员做出明智的决策。此外，它突出了将整合到临床决策支持系统中的潜力，从而实现了实时预测和个性化的治疗计划。通过弥合计算方法和医学应用之间的差距，这项研究有助于肿瘤学中机器学习的不断增长，为早期癌症检测的进步铺平了道路，并改善了患者护理结果。
如何引用本文：Sasi Kumar，A.，＆Aithal，PS，（2023）。使用深度CN进行脑机分类和预测的DeepQ残差分析
目的：在本文中，我们将持续探索脑机接口 (BCI) 的脑信号类型，并探索脑信号分析深度学习的相关概念。我们讨论在检测阿尔茨海默病 (AD)、脑瘤等两种脑部疾病方面的最新机器学习方法。此外，还简要概述了用于表征脑部疾病的各种标记提取技术。项目工作，由图像共振信息支持的肿瘤分类自动化工具。它由 ResNet Squeeze 的各种卷积神经网络 (CNN) 样本提供。目标：本文旨在使用深度学习概念分析脑部疾病的分类和预测。深度学习是计算机科学中的一组机器学习，其网络能够从非结构化或未标记的数据中进行无人值守的学习。也称为深度神经学习，是模仿人类大脑处理数据以用于物体检测、语音识别、语言翻译和呼叫的 AI 操作。方法论：为了通过测量输入句子中的语义来测试结果，可以创建具有相同值的嵌入向量。在这种情况下，使用具有不同含义的句子。由于很难收集大量标记数据，因此它模拟了其他句子中的信号。随着您的进步，使用来自前几层的共享输出的层来训练更复杂的功能。我们研究了深度学习方法的类型：带有 RNN 的 LSTM 模型、CNN 结果。CNN 是一个多层前馈神经网络。设备权重通过反向传播误差过程更新。记录 d 中时间段 t 的 TF-IDF。与传统的摘要模型不同，前向工程功能基于对所需记录域的理解。此外，该框架与人工缩写有关，然后可以使用人工缩写来推迟手动功能开发和记录标记的影响。结果：我们将跟踪这个 257 个因素的选择作为向量输入分类算法。它是以下形式的集合，包括输入层、卷积层、线性单元 (ReLU) 层、池化层、全耦合层。循环神经网络 (RNN) 是一种神经网络，它定义循环单元之间的连接。这创建了一个允许的内部网络区域。特征选择是一种广泛使用的方法，可以提高分类器的性能。在这里，我们研究了传统美容火灾与基于相关性的个性化选择的影响。原创性：使用带有 ResNet Squeeze 的深度 CNN 进行计算机分类和预测的方法分析脑部疾病。
皮肤细胞疗法：机制研究
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软件开发的需求获取和分析：一种模型驱动的方法。
首先我要感谢我的论文指导老师 Yves Le Traon。Yves 首先给了我人力支持，这是迄今为止最重要的。他还为我打开了博士学位的大门。我记得我在法国电信实习期间我们在布列塔尼公路上的第一次讨论。每周在雷恩和拉尼翁之间消磨四个小时，但涵盖的话题却如此之多。在神学、历史学和哲学之间，走过的路是最丰富的。希望在卢森堡，你终于可以喘口气，享受你的大家庭了。我还要感谢我在法国电信的团队领导 Bertrand Nicolas。Bertrand 教会了我很多关于跨国公司运作以及更广泛的政治机构的知识。我感谢法国电信和 Irisa 的同事，感谢他们提供的宝贵帮助以及我度过的美好时光。很难列出详尽的列表。我想到了 Maryvonne，我在 Lannion 的办公室同事，Jacques 和他爆炸性的幽默，Marianno 的建议，Grégoire 和 Sébastien 的帮助。我还想到了 Sakku、Chi dung 和 Yves-Marie。感谢雷恩的整个 Triskell 团队，当然还有 Jean-Marc 对我的欢迎。感谢 Didier、François 和 Cyril 的帮助；诺埃尔、弗兰克和罗伯特负责爵士即兴演奏； Reda、Julien、Jean-Marie 和 Gilles 带来了欢笑（感谢 Gilles 的心理支持）。我还想到了奥利维尔、弗雷迪、罗曼和布莱斯。我要特别感谢我的导师 Benoît，他长期训练我撰写科学文章。还要感谢 Philippe de l’Ensieta 对形式方法的解释。感谢我的母亲安妮、我的父亲克里斯蒂安以及我的岳父杰拉德和帕斯卡尔。没有他们的教育，我很难写出这篇手稿。作为一名法语老师，克里斯蒂安完全重读并修改了这份手稿；如果有拼写错误，不用说我要负责（尽管！;-)。感谢我的家人在我无法与他们在一起时的理解。论文是一项耗时的活动，充满了不可预见的事件，其中组织更加重要，因为它不是我的首要品质（这是轻描淡写的......）。法国大游所以必不可少，我的行李箱已经准备好了。感谢我的老朋友们的节日支持。博士生的焦虑并不容易理解。感谢您的轻松沟通。我特别感谢 Marion 的耐心。抱歉，由于时间不够，我们无法分享所有内容。需求工程领域本身就特别具有教育意义。我花了一段时间才理解这部分信息科学的基础。我首先对该领域的关注点（目标、策略、社交互动等）感到惊讶，这些关注点与与软件实现严格相关的领域（设计、测试等）相去甚远。后来我明白，软件只是系统可以采用的多种形式之一。它也与一群人的组织有关，更广泛地说与社会工程有关。这些知识现在在很多领域对我都很有用。最后，我意识到我有机会从事这项工作。撰写论文是一项艰巨的考验。这项长期工作历时四年，培养了耐心和决心。他学会了搜索、分类和比较信息，这是当今的一项重要资产。它迫使人们同时用两种语言阅读、写作和思考，这是一种奇妙的体验。发现这个世界教会了我很多关于自己的知识，并让我能够完善我未来的项目。