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Yuki Shiraito- LSA学院 - 密歇根大学
密歇根大学政治学系助理教授，2018年至文章。政治研究中心教职员工，2018年至前生。日本研究中心教职员工，2018年至今。副总监，2021-2022，2023–2024。密歇根州数据科学研究所相关教师，2018年至今。
改善车辆轨迹预测的联合学习稳定性 /作者=太阳，Youbang；郭，江；帕森斯，基兰； nagai，Yukimasa /creationdate = 2024年7月9日 /主题=通信，机器学习< /div>
摘要众包信息可用于校准自动和自动驾驶汽车的高级驾驶员辅助系统/自动驾驶（ADAS/AD）参数。但是，在车辆网络中学习此类信息是具有挑战性的。一方面，单个车辆收集的数据可能不足以训练大型机器学习模型。另一方面，将原始数据上传到云服务器同样是不切实际的，这是由于符合通信的带宽要求和数据隐私威胁。本文通过应用联合学习（FL）寻求解决方案。我们旨在提高FL算法稳定性以提高预测准确性。因此，我们提出了一种基于方差的和结构感知的FL（VSFL），其中引入了FL服务器的基于方差的模型聚合方法，以进行最佳模型聚合，并为车辆客户提供了一个结构性模型培训方案，以解决统计异质性，而不会损害性能。我们首先为拟议的VSFL提供了理论分析。然后，我们使用合成数据和实际数据验证VSFL算法对车辆轨迹预测的效果。
引文：Tom Macpherson、Anne Churchland、Terry Sejnowski、James DiCarlo、Kamitani Yukiyasu 等人，2021 年。“自然与人工智能：人工智能与神经科学研究之间相互作用的简要介绍。”《神经网络》，144。
神经科学和人工智能 (AI) 有着悠久的合作历史。神经科学的进步，以及过去几十年计算机处理能力的巨大飞跃，催生了受大脑结构启发的新一代计算机神经网络。这些人工智能系统现在能够实现生物系统的许多高级感知和认知能力，包括物体识别和决策。此外，人工智能现在越来越多地被用作神经科学研究的工具，并正在改变我们对大脑功能的理解。特别是，深度学习已被用来模拟大脑皮层中的卷积层和循环连接如何控制重要功能，包括视觉处理、记忆和运动控制。令人兴奋的是，使用受神经科学启发的人工智能也有望理解大脑网络的变化如何导致精神病理学，甚至可以用于治疗方案。在这里，我们讨论了神经科学和人工智能之间的关系导致该领域取得重大进展的四个领域的最新进展； （1）工作记忆的人工智能模型，（2）人工智能视觉处理，（3）大型神经科学数据集的人工智能分析，以及（4）计算精神病学。© 2021 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。