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Andrei P. Kirilyuk。通用心智科学：基于复杂性的人工智能能否拯救危机中的世界？。2020 年。�hal-02882097�
尽管人工智能领域的实践努力呈指数级增长，但是传统科学框架仍然缺乏对智能和意识底层现象的真正科学和数学精确的理解。对于那些极其复杂的现象，不可避免地占主导地位的经验主义和反复试验的方法效率极低，最终只能从根本上有限地模仿智能行为。我们对大脑中未简化的多体相互作用过程进行了第一性原理分析，揭示了其新的定性特征，这些特征导致了严格定义的混沌、不可计算、智能和有意识的行为。基于获得的未简化动态复杂性、智能和意识的普遍概念，我们推导出适用于任何与环境交互的智能系统的普遍智能定律。我们最终展示了为什么以及如何这些从根本上得到证实且在实践中有效的智能系统动力学定律对于正确的人工智能设计和训练是不可或缺的，而这在全球朝着真正可持续发展迈进的关键变革时期是迫切需要的。
墙-墙边界检测
从一组线段中自动识别结构是一项挑战，因为并非所有定义建筑结构的线都能被低级图像处理完美检测到。使问题进一步复杂化的是，额外的边缘可能会位于墙壁表面或不属于目标结构的物体上。因此，大多数现有方法依赖于中级区域特征，如几何上下文和方向图 [7]，作为布局估计的中间步骤。给定一张图像，我们确定其信息边缘图，然后用它来预测该图像的最佳拟合 3D 框。由于图像是现实世界的投影，因此最好以能够满足现实世界的方式来解释它们。大多数室内环境符合曼哈顿世界假设 [2]，即大多数平面位于三个相互正交的方向之一。寻找建筑结构分三步完成；找到线段和消失点，创建许多合理的建筑模型假设，并根据方向图（区域方向的局部信念图）对每个假设进行测试，以
墙-墙边界检测
从一组线段中自动识别结构是一项挑战，因为并非所有定义建筑结构的线都能通过低级图像处理完美检测到。为了进一步复杂化问题，额外的边缘可能位于墙壁表面甚至不属于目标结构的物体上。出于这个原因，大多数现有方法依赖于中级区域特征，例如几何上下文和方向图 [7]，作为布局估计的中间步骤。给定一张图像，我们确定其信息边缘图，然后使用它来预测图像的最佳拟合 3D 框。由于图像是现实世界的投影，因此最好仅以能够满足现实世界的方式来解释它们。大多数室内环境都符合曼哈顿世界假设 [2]，即大多数平面位于三个相互正交的方向之一。查找建筑结构分为三个步骤；找到线段和消失点，创建许多合理的建筑模型假设，并根据方向图（即区域方向的局部信念图）对每个假设进行测试，以便
中国社会的序列生成对抗网络...
尽管序列到序列模型在许多摘要数据集中都达到了最先进的性能，但是中国社交媒体文本的处理中仍然存在一些问题，例如短句子，缺乏连贯性和准确性。这些问题是由两个因素引起的：基于RNN的序列模型的原理是最大似然估计，这将导致产生长摘要时梯度消失或爆炸；中国社交媒体中的文字漫长而嘈杂，很难产生高质量的摘要。为了解决这些问题，我们应用了序列生成的对抗网络框架。该框架包括生成器和歧视器，其中生成器用于生成摘要，并使用歧视器来评估生成的摘要。软核层层用作连接层，以确保发电机和歧视器的共培训。实验是在大规模的中国社交媒体文本摘要数据集上进行的。句子的长度，胭脂评分和摘要质量的人工得分用于评估生成的摘要。结果表明，我们的模型生成的摘要中的句子更长且准确性更高。
机器学习的参数化量子电路
是否可以将量子计算机用于实现比传统方法更好的机器学习模型，并且此类方法适合当今的嘈杂量子硬件吗？在本论文中，我们制作了一个Python框架，用于基于在量子硬件上评估的参数化量子电路来实施机器学习模型。该框架能够实现量子神经网络（QNN）和量子电路网络（QCN），并使用基于梯度的方法训练它们。为了计算量子电路网络的梯度，我们基于利用经典和量子硬件的参数移动规则开发了一种反向传播算法。我们进行了一项数值研究，我们试图表征密集神经网络（DNNS），QNN和QCN的表现如何作为模型架构的函数。我们专注于研究消失的梯度现象，并分别使用经验纤维信息矩阵（EFIM）和轨迹长度来量化模型的训练性和表达性。我们还通过对人工数据以及现实世界数据集训练模型来测试模型的性能。
生成对抗网络的收敛动力学
拟合神经网络通常求助于随机（或类似）的梯度下降，这是梯度下降动力学的耐噪声（且有效的）分辨率。它输出了一系列网络参数，这些参数在训练步骤中会演变。梯度下降是极限，当学习率较小并且批处理大小不限时，在训练过程中获得的这组越来越最佳的网络参数。在此贡献中，我们研究了机器学习中使用的生成对抗网络中的收敛性。我们研究了少量学习率的限制，并表明，与单个网络培训类似，GAN学习动力趋于消失学习率至一定的限制动态。这导致我们考虑度量空间中的进化方程（这是我们称为双流的自然框架）。我们给出了解决方案的正式定义，并证明了这种转化。该理论然后将其应用于甘斯的特定实例，我们讨论了这种见解如何有助于理解和减轻模式崩溃。关键字：gan;公制流；生成网络
具有可变性惩罚的生成分位数回归
分位数回归和条件密度估计可以揭示平均回归遗漏的结构，例如多模式和偏度。在本文中，我们引入了一个深度学习生成模型，以用于关节分位数估计，称为惩罚生成分位数回归（PGQR）。我们的方法同时生成了来自许多随机分位水平的样品，从而使我们能够在给定一组协变量的情况下推断响应变量的条件分布。我们的方法采取了一种新颖的可变性惩罚，以避免在深层生成模型中消失的可变性或记忆的问题。此外，我们引入了一个新的部分单调神经网络（PMNN），以避免穿越分位曲线的问题。PGQR的一个主要好处是，它可以使用单个优化来拟合，从而绕过需要在多个分位级别反复训练模型或使用计算上昂贵的交叉验证来调整罚款参数。我们通过广泛的模拟研究和对实际数据集的分析来说明PGQR的功效。实施我们方法的代码可在https://github.com/shijiew97/pgqr上获得。
用于机器学习的参数化量子电路
量子计算机能否用于实现比传统方法更好的机器学习模型？这些方法是否适合当今嘈杂的量子硬件？在本文中，我们制作了一个 Python 框架，用于实现基于在量子硬件上评估的参数化量子电路的机器学习模型。该框架能够实现量子神经网络 (QNN) 和量子电路网络 (QCN)，并使用基于梯度的方法对其进行训练。为了计算量子电路网络的梯度，我们开发了一种基于参数移位规则的反向传播算法，该算法同时利用了经典硬件和量子硬件。我们进行了一项数值研究，试图描述密集神经网络 (DNN)、QNN 和 QCN 如何作为模型架构的函数运行。我们专注于研究消失梯度现象，并分别使用经验费舍尔信息矩阵 (EFIM) 和轨迹长度量化模型的可训练性和表达性。我们还通过在人工数据以及真实世界数据集上训练模型来测试模型的性能。
使用...的焦点和运动想象脑机接口
脑机接口是一种无需肌肉和声音，直接通过处理过的电信号从大脑操作设备的技术。该技术的工作原理是捕获大脑的电信号或磁信号，然后对其进行处理以获取其中包含的信息。通常，BCI 使用基于各种变量的脑电图 (EEG) 信号中的信息。这项研究提出了基于 EEG 信号信息的 BCI 来移动外部设备，例如无人机模拟器。从 EEG 信号中提取运动想象 (MI) 和焦点变量，使用小波。然后，通过循环神经网络 (RNN) 对它们进行分类。为了克服 RNN 记忆消失的问题，使用了长短期记忆 (LSTM)。结果表明，BCI 使用小波，而 RNN 可以驱动非训练数据的外部设备，准确率为 79.6%。实验表明，AdaDelta 模型在准确性和价值损失方面优于 Adam 模型。而在计算学习时间方面，Adam 模型比 AdaDelta 模型更快。
![arxiv：2403.00856v2 [cond-mat.mes-hall] 1924年3月19日](/simg/9\956b14746a255df7983195dabaf3d8ac7bc834d0.webp)
arxiv：2403.00856v2 [cond-mat.mes-hall] 1924年3月19日
Moiré材料的兴起导致了小型或消失的磁场中整数和FCI的实验实现。同时，确定了一组最小条件，足以保证在平坦带中的阿贝尔分数状态，即“理想”或“可涡流”量子几何形状。这种可涡流带与LLL共享基本特征，同时不需要对诸如Flat Berry曲率等更微调的方面。自然而重要的概括是询问是否可以扩展此类条件以捕获较高的Landau水平的量子几何形状，尤其是第一个（1LL），在ν= 1/2 = 1/2、2/5处的非亚伯利亚状态已知具有竞争力。如果我们能够确定Chern频段中1LL的基本结构，那么在零磁场上实现这些状态的可能性也可能成为现实。在这项工作中，我们介绍了1LL量子几何形状的精确定义，以及一个功绩的图形，该数字可以测量给定频段接近1LL的程度。周期性紧张的伯纳尔石墨烯也显示出即使在零磁场中也实现了这样的1LL结构。