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偏微分方程的无监督随机量子网络
该过程的计算成本可能很高，特别是对于高维问题以及需要非结构化网格时，例如为了解释局部不规则行为。然后可以使用各种数值方法（例如有限元 (FEM)、有限差分 (FDM) 或有限体积 (FVM)）求解该离散方案。但即使是这些方法对于大型复杂问题也可能效率低下。例如，描述流体运动的 Navier-Stokes 方程的解可能需要超级计算机上数百万小时的 CPU 或 GPU 时间。另一个例子是泊松方程，它是工程学中最重要的偏微分方程之一，包括热传导、引力和电动力学。在高维环境中对其进行数值求解只能使用迭代方法，但迭代方法通常不能很好地随着维度而扩展和/或在处理边界条件或生成离散化网格时需要专业知识。神经网络 (NN) 非常适合解决此类复杂 PDE，并且已在工程和应用数学的各个领域用于复杂回归和图像到图像的转换任务。科学计算界早在 20 世纪 80 年代就已将其应用于 PDE 求解 [ 20 ]，但近年来人们对它的兴趣呈爆炸式增长，部分原因是计算技术的显著进步以及此类网络公式的改进，例如在 [ 4 , 21 , 32 ] 中详细介绍和强调过。量子计算是一种变革性的新范式，它利用了微观物理尺度上的量子现象。虽然设计难度显著增加，但量子计算机可以运行专门的算法，这些算法的扩展性比传统计算机更好，有时甚至呈指数级增长。量子计算机由量子位组成，与传统数字计算机中的位不同，量子位基于量子物理的两个关键原理存储和处理数据：量子叠加和量子纠缠。它们通常会出现特定的误差，即量子误差，这些误差与其量子比特的量子性质有关。即使目前还没有足够复杂度的量子计算机，我们也显然需要了解我们希望在其上执行哪些任务，并设计方法来减轻量子误差的影响 [ 29 ]。量子神经网络形成了一类新的机器学习网络，利用叠加和纠缠等量子力学原理，有可能处理复杂问题和 / 或高维空间。量子神经网络的建议架构包括 [ 7 , 11 , 34 ]，并表明它可能具有潜在的优势，包括更快的训练速度。对量子机器学习的初步理论研究表明，量子网络可以产生更易于训练的模型 [ 1 ]。这与使用机器学习解决 PDE 问题尤其相关，因为产生更有利损失景观的技术可以大大提高这些模型的性能 [13,18]。在目前的研究中，我们提出了一种制定量子神经网络的新方法，将一些经典的机器学习技术转化为量子设置，并在特定的 PDE（Heat、Poisson 和 HJB 方程）背景下开发复杂性分析。这提供了一个框架来展示量子神经网络作为 PDE 求解器的潜力和多功能性。本文结构如下：第 2 部分介绍 PINN 算法，并回顾经典和量子网络的基础知识。在第 3 部分中，我们介绍了一种新颖的
利用无监督学习检测量子纠缠
1 浙江大学控制科学与工程学院智能系统与控制研究所，杭州 310027，中华人民共和国 2 香港理工大学应用数学系，香港特别行政区九龙红磡，中华人民共和国 3 香港理工大学深圳研究院，深圳 518057，中华人民共和国 4 同济大学控制科学与工程系，上海 201804，中华人民共和国 5 同济大学上海智能科学技术研究所，上海 201804，中华人民共和国 6 同济大学高等研究院，上海 200092，中华人民共和国 ∗ 通讯作者。
无监督的算法检测零日攻击
摘要在过去的十年中，研究人员，从业人员和公司努力制定机制来检测网络安全威胁。除其他努力中，这些努力是基于规则的，基于签名的基于签名或监督的机器学习（ML）算法，这些算法被证明有效地检测已经遇到和表征的那些侵犯。取而代之的是，新的未知威胁通常称为零日攻击或零周日，可能未发现，因为这些技术通常会被这些技术误解。近年来，无监督的异常检测算法显示出检测零周的潜力。然而，对无监督异常检测算法的定量分析的专门支持仍然很少，并且通常不会促进元学习，这有可能提高分类性能。在这样的程度上，本文介绍了零周期的问题，并审查了无监督的算法检测。然后，本文采用了提问方法来确定对零日检测进行定量分析的典型问题，并显示了如何使用适当的工具设置和行使无监督的算法。使用最新的攻击数据集，我们对i）特征对无监督算法的检测性能的影响，ii）评估入侵探测器的相关指标，iii）均需比较多个无用的算法，iiv），iv）iv算法，iv）iv）应用元学习的应用以减少错误分类的应用。最终，v）我们测量相对于零周的无监督异常检测算法的检测性能。总的来说，本文典型地说明了如何实际编排和应用适当的方法，过程和工具，甚至提供了非专家，以选择适当的策略来处理零日。
无监督的机器学习算法的类型
无监督的学习是一种机器学习方法，它处理了未标记的数据，与监督学习不同的是在其中标记了特定类别或结果的数据。无监督的学习算法在数据中找到模式和关系，而没有事先了解其含义，从而自行发现隐藏的群体和模式。该算法没有预定义的标签或类别，因此它必须使用诸如聚类，降低性降低或异常检测等技术基于固有模式来弄清楚如何根据固有模式进行分组或组织数据。此过程可以揭示从标记的数据集中显而易见的数据中的见解。例如，购物中心可以根据购买行为等参数将无监督的学习用于分组客户。该算法的输入包括可能包含嘈杂数据，缺失值或未知数据的非结构化数据。有三种用于无监督数据集的算法的主要类型：聚类，关联规则学习和降低维度。聚类是一种基于它们的相似性，用于无监督的机器学习中，将未标记的数据分组为群集。聚类的目的是在数据中识别数据中的模式和关系，而无需先验其含义。这些算法用于将原始的，未分类的数据对象处理为基团，例如根据其物种将大象，骆驼和母牛等动物分组。给定的文本是关于聚类算法，关联规则学习，降低维度，无监督学习的挑战以及无监督学习的应用。2。3。无监督的机器学习算法在没有预定义标签或类别的数据中识别数据中的模式和分组。应用程序包括欺诈检测，网络安全，设备预防，建议系统，图像和文本聚类，社交网络分析，天文学和气候科学。无监督学习的类型包括：1。聚类：分组相似的数据点。降低尺寸：在保留信息的同时降低功能。异常检测：识别偏差模式或异常值。4。建议系统：根据用户行为建议产品。无监督学习的挑战包括缺乏标记的数据，这可能会使评估变得困难，并且对数据质量的敏感性，这可能会影响算法性能。无监督的学习用于NLP任务，例如主题建模，文档群集和言论部分标记。它不同于监督学习，算法学会根据标记的培训数据将输入数据映射到所需的输出值。前8个无监督的机器学习算法是：[插入算法列表]此博客文章旨在帮助用户确定哪种算法最适合其解决问题的需求。k-means聚类，PCA，自动编码器和DBN算法用于无监督的机器学习：比较分析机器学习算法在数据分析中起着至关重要的作用，而无监督的学习是该领域的重要方面。我们将提供一个简短的概述，示例和详细信息，以了解哪些算法更适合特定类型的数据集。在本文中，我们将探讨四种流行的无监督机器学习算法：K-均值聚类，主成分分析（PCA），自动编码器和深度信念网络（DBN）。k-means聚类是用于数据分割的最流行的无监督的机器学习算法之一。它通过将数据集分区为K群集来工作，在K群集中，每个群集的均值是从训练数据中计算出来的。通常通过实验确定簇k的数量。k-均值聚类由于其易于理解和实施而具有优势，并且缺乏对数据基础分布的假设。但是，它可以对初始化值敏感，而不是对大数据集的可扩展性，并且与分类数据无法很好地工作。PCA算法用于降低维度，通常与K-均值聚类结合使用。它找到了一个较低维的空间，其中包含原始数据集中的大多数变化，可以通过降低维度而不会丢失太多信息来帮助使用高维数据集。PCA可以提高许多机器学习算法的性能，因为它们通常对维度敏感。但是，它在计算上可能很昂贵，并且可能不会总是降低维度的情况而不会丢失信息。自动编码器算法是一种用于无监督学习的神经网络。它通过获取输入数据集并将其编码为隐藏层，然后将编码数据与原始输入数据集进行解码和比较。它也无法与分类数据合作。如果两组之间有很高的相似性，则编码器已正确完成了其作业。自动编码器可以在数据中学习复杂的模式，但是如果编码器和解码器不够相似，则可能在计算上昂贵。深度信念网络（DBN）算法是一种用于无监督学习的深度学习算法。它创建了一个层的层次结构，其中每个层由多个神经元组成，从连接到原始数据集的输入层开始，并以产生最终输出的神经元组成的输出层结束。dbn可以学习数据中的复杂模式，但需要广泛的培训数据和计算资源。dbns根据所需的监督学习类型用于分类或回归。他们的快速训练时间是一个重要的优势，因为它们仅在输入到输出层的一个方向上训练。只要存在某些功能信息，它们也可以在有限的标记数据中表现良好。但是，DBN具有限制，例如大量的培训数据和需要大量的计算能力进行培训。此外，他们在分类数据上挣扎。卷积神经网络（CNN）是无监督和监督学习问题的流行选择，因为它们在数据集之间学习复杂的关系的能力。它们是通过将输入图像拆分到小窗口中的，然后将其通过多个执行卷积操作的神经元的层。此过程使CNN能够产生准确的预测，并且只能使用反向传播来快速训练。支持向量机（SVM）是用于无监督和监督学习问题的另一种机器学习算法。它们通过在高维空间中构建超平面而起作用，其中所有训练数据点位于一侧，目标是找到最佳的超平面，以对所有培训数据点进行分类。CNN和SVM都提供了诸如低维输入空间和快速培训时间之类的优点。但是，它们也有缺点，包括对大型数据集的高计算要求以及处理分类数据的局限性。对于有兴趣进一步探索这些算法的人，下面提供了Python代码参考。如果您对其他流行的AI和数据科学主题有建议，请随时让我们知道！
光标BCIS的长期无监督重新校准
皮质内脑机构界面（IBCIS）需要频繁地重新校准，以维持由于随着时间的推移积累而导致的神经活动变化而保持稳健的性能。补偿这种非机构性将使您无需进行监督的重新校准期，在这种情况下，用户无法自由使用其设备。在这里，我们介绍了一个隐藏的马尔可夫模型（HMM），以推断用户在IBCI使用期间朝着哪些目标转向。然后，我们使用这些推断的靶标对系统进行重新训练，从而使无监督的神经活动适应。我们的方法在两个月内以大规模的闭环模拟和人类IBCI用户的闭环模拟以优于最高的最新技术。利用跨越五年IBCI记录的离线数据集，我们进一步显示了最近提出的重新校准的数据分配匹配方法如何在长时间尺度上失败；只有目标推断方法似乎能够实现长期无监督的重新校准。我们的结果表明，如何使用任务结构将嘈杂的解码器引导成一个高度表现的解码器，从而克服了临床翻译BCI的主要障碍之一。
设计用于检查隧道施工环境的自主无人机原型
摘要 - 本文解决了不典型的域适应性（UDA）中的两个重要挑战，重点是利用视觉培训预训练（VLP）模型的力量。首先，UDA主要依赖于ImageNet预训练的模型。但是，UDA中VLP模型的潜力在很大程度上尚未探索。VLP模型的丰富表示形式具有增强UDA任务的信号。为了解决这个问题，我们提出了一种称为跨模式知识蒸馏（CMKD）的新颖方法，利用VLP模型作为教师模型来指导目标领域的学习过程，从而导致了最新的表现。其次，当前的UDA范式涉及为每个任务培训单独的模型，从而导致大量存储开销和不切实际的模型部署，随着转移任务的增加。为了克服这一挑战，我们引入了剩余的稀疏训练（RST），利用了VLP广泛的预训练所带来的好处，该技术需要最小的调整（约0.1％〜0.5％）的VLP模型参数，以实现性能比较与罚款。结合了CMKD和RST，我们提出了一个综合解决方案，该解决方案有效地利用VLP模型来实现UDA任务，同时减少存储开销用于模型部署。此外，CMKD可以与其他方法一起用作基线，例如FixMatch，增强UDA的性能。我们提出的方法在标准基准测试上优于现有技术。我们的代码将在以下网址提供：https：//github.com/wenlve-zhou/vlp-uda。
通过无监督的机器进行异常检测...
抽象的异常是一个实例或向量，与数据集中的其余observaɵ子不类似。此类异常的同性恋不仅是一项具有挑战性的任务，而且是一个高度相关的终结事件。已经开发了几种算法来应对异常中的两个主要问题：detecɵng异常的比较标准，以及将通常或预期向量与异常分开的阈值。异常检测是无监督收入的一个实例，因为没有外部标签或类别分配给研究的数据。实际上，异常探测算法旨在将标签分配给分析的数据，并且该标签是向量所属的类，这可以是预期的或通常的实例或常规类别类别的类别。
无监督的概念可解释的基础提取
摘要 - 研究CNN图像分类器预测和中间层代表的重要研究线，从人类可以理解的概念方面进行了反应。在这项工作中，我们扩展了文献中使用注释的概念数据集提取可解释的特征空间方向的先前作品，并提出了一种无监督的事后方法，以通过寻找特征空间的旋转来解释稀疏的单热阈值pixelivations of PixElivations的特征空间，以提取可解释的基础。我们对现有流行的CNN进行了实验，并证明了我们方法在跨网络架构和培训数据集提取可解释的基础方面的有效性。我们对文献中发现的现有基础可解释性指标进行扩展，并表明，当转化为使用我们的方法提取的基础时，中间层的代表变得更加可解释。最后，使用基本的可解释性指标，我们将提取的方法与我们的方法进行比较，并以监督方法得出的基础，发现在一个方面，提议的无监督方法具有构成受监督的限制并为未来研究的潜在方向构成限制。
'Google gemini'api
描述观察到的数据与其估计的潜在变量之间的关联测试。JackStraw软件包提供了一种重采样策略和测试方案，以估计观察到的数据及其潜在变量之间关联的重要性。取决于数据类型和分析目的，潜在变量可以通过主体分析（PCA），因子分析（FA），K-均值聚类以及相关的无监督学习算法来估算。jackstraw方法学习了本循环分析中固有的过度拟合特征，在该特征中，观察到的数据用于估计潜在变量，并再次用于测试估计的潜在变量。当PCA估算潜在变量时，JackStraw可以通过低维主组件（PC）估计，可观察到的变量和潜在变量之间的统计测试对观察到的变量和潜在变量之间的关联。这一范围内导致识别与PC显着相关的变量。同样，诸如K-均值聚类，围绕MEDOIDS（PAM）和OTHERS的诸如K-均值聚类和others的无关聚类，在高维数据中找到相干组。通过测试数据和群集中心之间的关联，JackStraw估计了集群成员资格的统计意义。聚集成员身份，并应用于对Single细胞RNA-Seq（SCRNA-SEQ）中细胞身份的无监督评估。
Q-Seg：基于量子退火的无监督图像分割
摘要——我们提出了 Q-Seg，这是一种基于量子退火的新型无监督图像分割方法，专为现有量子硬件量身定制。我们将逐像素分割问题（吸收图像的光谱和空间信息）公式化为图形切割优化任务。我们的方法有效地利用了 D-Wave Advantage 设备的互连量子位拓扑，与现有量子方法相比具有出色的可扩展性，并且优于几种经过测试的最先进的经典方法。对合成数据集的实证评估表明，Q-Seg 的运行时性能优于最先进的经典优化器 Gurobi。该方法还在地球观测图像分割上进行了测试，这是一个具有噪声和不可靠注释的关键领域。在嘈杂的中尺度量子时代，与 Segment Anything 等先进技术相比，Q-Seg 成为现实世界应用的可靠竞争者。因此，Q-Seg 使用可用的量子硬件提供了一种有前途的解决方案，特别是在受到有限标记数据和高效计算运行时间的需求限制的情况下。