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使用变异自动编码器参数化机翼
设计只能与其数学表示一样好。在工程设计优化中，所选的参数化方法可以对结果产生重大影响。本文介绍了一种利用变异自动编码器（VAE）的翼型设计参数化的新方法，这是一类以降低维数的熟练程度而闻名的神经网络。但是，VAE的重大挑战是编码潜在空间的解释性。这项工作旨在通过创建具有可解释潜在空间的网络来解决此问题，从而产生人类可以理解的参数。使用综合的UIUC机翼数据库评估了这种方法的有效性，该数据库提供了多种式机翼形状供分析。我们表明，VAE可以成功提取翼型几何形状的关键特征，并使用六个参数对其进行参数化，这些特征以设计器可以理解的方式显示与机翼属性的明显相关性。此外，它可以平滑地插入数据点，从而产生新的机翼，从而提供实用且可解释的机翼参数化。
疫苗运营中心（VOC）
• 在停工期间，您将无法致电 VOC 报告疫苗接种错误 (VAE)。 • 请参阅 ATAGI 关于 COVID-19 疫苗接种错误文件的临床指南，以获取有关管理一系列可能的 VAE 的建议，包括何时建议更换（重复）剂量。 • 请填写 VAE 报告表并将其通过电子邮件发送至 COVID19VaccineOperationsCentre@health.gov.au。
多元时间序列生成建模和预测的变异自动编码器和变压器：涡旋诱导振动的应用
本研究采用数据驱动的方法来研究物理系统振动，重点关注两个主要方面：使用变异自动编码器（VAE）生成物理数据（即数据“相似”与通过现实世界过程获得的使用变压器，以便使用体内稀疏传感器（观察者）中的信息在时间空间中连续预测柔性身体非平稳振动（2D时间序）。 VAE经过从作者进行的实验中收集的涡旋诱导振动（VIV）数据进行训练，然后负责生成类似于实验的合成VIV数据。 然后使用合成数据来训练一个变压器结构，其目标是使用稀疏观测值不断预测时间空间的振动。 针对实际实验测试了变压器（从未见过实际数据），并将其性能与对实际数据训练的相同体系结构进行了比较。 这样做，VAE的能力生成保留其培训数据内在属性的数据（即） 评估身体）。 最终提出了变压器体系结构，LSTM和DNN的预测性能之间的比较。使用变压器，以便使用体内稀疏传感器（观察者）中的信息在时间空间中连续预测柔性身体非平稳振动（2D时间序）。VAE经过从作者进行的实验中收集的涡旋诱导振动（VIV）数据进行训练，然后负责生成类似于实验的合成VIV数据。然后使用合成数据来训练一个变压器结构，其目标是使用稀疏观测值不断预测时间空间的振动。针对实际实验测试了变压器（从未见过实际数据），并将其性能与对实际数据训练的相同体系结构进行了比较。这样做，VAE的能力生成保留其培训数据内在属性的数据（即身体）。最终提出了变压器体系结构，LSTM和DNN的预测性能之间的比较。
将整体自上而下的视角与大脑中的第一人称视角联系起来
人类和其他动物具有将自己的位置从一个空间参考框架转换到另一个空间参考框架的非凡能力。在自上而下和第一人称视角之间无缝移动的能力对于导航、记忆形成和其他认知任务非常重要。有证据表明内侧颞叶和其他皮质区域有助于实现此功能。为了了解神经系统如何执行这些计算，我们使用变分自动编码器 (VAE) 从机器人模拟的自上而下视图重建第一人称视图，反之亦然。VAE 中的许多潜在变量具有与神经元记录中看到的类似的响应，包括位置特定活动、头部方向调整和与本地物体距离的编码。从自上而下的视图重建第一人称视图时，位置特定响应很突出，但从第一人称视图重建自上而下的视图时，头部方向特定响应很突出。在这两种情况下，模型都可以从扰动中恢复，而无需重新训练，而是通过重新映射。这些结果可以促进我们对大脑区域如何支持视点联系和转换的理解。
用掩盖的变异自动编码器
抽象提取神经活动的高维记录与复杂行为之间的关系是系统神经科学中的无处不在问题。朝向这个目标，编码和解码模型试图推断出给定行为的神经活动的条件分布，反之亦然，而维度降低技术旨在提取可解释的低维表示。变化自动编码器（VAE）是易于推断神经或行为数据低维嵌入的富裕深度学习模型。然而，VAE准确地对任意的条件分布进行建模，例如在神经编码和解码中遇到的有条件分布，甚至是同时遇到的。在这里，我们提出了一种基于VAE的方法，用于准确计算此类条件分布。我们通过在掩盖行走环的掩盖身体部分上检索条件分布来验证具有已知地面真理的任务的方法，并证明了对高维行为时间序列的适用性。最后，我们概率地从猴子到达任务中的神经种群活动中解释运动轨迹，并查询同一VAE的编码神经活动的编码。我们的方法为神经和行为数据的关节维度降低和学习条件分布提供了统一的观点，这将允许将神经科学中的常见分析扩展到当今的高维多模式数据集。
生成式人工智能：
1.**生成对抗网络 (GAN)**：由两个相互竞争的神经网络组成——一个生成器和一个鉴别器。生成器试图生成令人信服的数据实例，而鉴别器则评估它们的真实性。随着时间的推移，这种对抗过程有助于生成器创建高度逼真的输出。2.**变分自动编码器 (VAE)**：它们将神经网络与概率方法相结合，以对数据进行编码和解码。VAE 特别适用于生成作为输入数据变体的新数据点。3.**Transformer 模型**：在自然语言处理领域尤为突出。像 OpenAI 的 GPT-3（生成式预训练 Transformer 3）这样的模型可以根据输入提示生成连贯且符合上下文的文本。**生成式 AI 的应用：** 1.**文本生成**：生成文章、诗歌、问题答案甚至计算机代码。2.**图像创建和编辑**：制作逼真的图像或转换现有图像（例如，将草图变成详细的图片）。3.**音乐创作**：创作各种风格的新音乐作品。4.**合成数据生成**：在真实数据稀缺或获取成本高昂时，生成有用的数据集以训练机器学习模型。5.**创意产业**：协助艺术家、作家和设计师集思广益并开发新概念。生成式人工智能不断发展，不断突破机器创造的界限，并对娱乐、医学和研究等各个领域产生广泛影响。
20.318创意机学习2019年秋季
课程描述本课程提供了当今机器学习设备的生成设计设备，进而推测了由于这种认识论转变向“软件2.0”范式的这种认识论转变，因此可能会改变建筑设计过程本身的方式。通过将话语置于实验性原型环境中，学生不仅将获得应用机器学习工作流程的实际经验，而且更重要的是，与这些最先进的人工智能（AI）工具相关的概念化，阐明和实施其设计应用的建筑敏感性。本课程中实施的深神经网络的主要体系结构包括完全连接的神经网络，卷积神经网络（CNN），复发性神经Netwroks（RNNS）（RNN），生成对抗网络（GAN），差异自动化器（VAES），基于流动的生成模型等。学生分为小组工作，策划和准备数据集；选择和培训机器学习模型；并最终从学习的数据分布中生成设计。
药物再利用和共价抑制剂设计
生成化学信息学采用人工智能模型，例如生成对抗网络 (GAN) 和变分自动编码器 (VAE)，来创建具有所需特性的新型分子结构。这些算法从现有的化学数据集中学习，并可以提出针对特定药代动力学和药效学特征优化的分子。与传统的随机筛选方法不同，生成模型允许定向探索化学空间，从而大大缩短识别先导化合物所需的时间。这种分子调整能力在解决生物利用度差、脱靶效应和毒性等挑战方面特别有价值，这些挑战通常会阻碍药物开发。
学位模块编号模块表格
1。在深度学习中定义并解释关键概念和模型，2。说明如何根据给定问题域中数据的属性选择模型（电感偏见），3。解释主要应用领域的高级模型（例如图形学习，生成建模，无监督的表示学习或强化学习），4。批判性地讨论深度学习领域的科学出版物，5。进行科学演示，6。准备并撰写科学出版物。。吸入该讲座涵盖了深度学习中的高级主题，首先是其在现场机器学习中的独特特征。它探讨了剩余网络，变压器和图神经网络等高级监督模型。然后，我们将进入先进的无监督和生成的模型，包括gan，vaes和扩散模型，然后以深度强化学习和深度学习中的道德考虑结束。Die Lehrveranstaltungen Werden在Englischer Sprache Abgehalten中。die studientien- und undprüfungsleistungensind在Englischer Sprache Zu Erbringen中。
国际当前科学研究与评论杂志
Santosh Kumar Hcltech，美国公司，摘要：小儿肺炎是全球发病率和死亡率的主要原因，需要准确及时诊断。 本研究探讨了使用胸部X光片对生成AI的应用对小儿肺炎进行分类。 利用深度学习技术，包括生成对抗网络（GAN）和变异自动编码器（VAE），我们增强了图像质量，生成合成训练数据并提高模型的通用性。 所提出的框架集成了AI驱动的特征提取，卷积神经网络（CNN）和注意机制，以提高诊断精度。 与传统方法相比，结果表现出分类性能的显着改善，重点是解释性和临床可用性。 关键字：生成AI，小儿肺炎，胸部X光片，卷积神经网络（CNN），生成对抗网络（GAN），数据增强，医学图像分类，肺炎诊断，深度学习，合成数据。 引言肺炎仍然是全球儿童死亡率的主要原因，并且必须通过胸部X光片进行准确的诊断。 但是，放射线解释的可变性和对专家放射科医生的访问有限的挑战。 生成的AI通过生成高质量的合成图像来提供一种变革性的方法，以用于模型训练和增强图像清晰度。 本研究研究了AI在肺炎分类中的作用，解决数据稀缺，改善模型概括并降低误诊率。Santosh Kumar Hcltech，美国公司，摘要：小儿肺炎是全球发病率和死亡率的主要原因，需要准确及时诊断。本研究探讨了使用胸部X光片对生成AI的应用对小儿肺炎进行分类。利用深度学习技术，包括生成对抗网络（GAN）和变异自动编码器（VAE），我们增强了图像质量，生成合成训练数据并提高模型的通用性。所提出的框架集成了AI驱动的特征提取，卷积神经网络（CNN）和注意机制，以提高诊断精度。与传统方法相比，结果表现出分类性能的显着改善，重点是解释性和临床可用性。关键字：生成AI，小儿肺炎，胸部X光片，卷积神经网络（CNN），生成对抗网络（GAN），数据增强，医学图像分类，肺炎诊断，深度学习，合成数据。引言肺炎仍然是全球儿童死亡率的主要原因，并且必须通过胸部X光片进行准确的诊断。但是，放射线解释的可变性和对专家放射科医生的访问有限的挑战。生成的AI通过生成高质量的合成图像来提供一种变革性的方法，以用于模型训练和增强图像清晰度。本研究研究了AI在肺炎分类中的作用，解决数据稀缺，改善模型概括并降低误诊率。生成模型与深度学习分类器的整合确保了小儿肺炎检测的稳健性和可靠性。方法论，本研究采用了混合AI框架，该框架结合了生成的对抗网络（GAN）和变异自动编码器（VAE），以进行数据增强，然后进行卷积神经网络（CNN）和基于变压器的分类器进行肺炎分类。