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可能性的预处理神经后验估计
功能输入（128，256，3）输入32 rb-kn-1（64，128，8）relu致密32 relu rb-kn-2（32，64，16）relu致密128 relu-kn-3（16，32，32，32，32，32）rela store 2048 Relu Conteate（16，16，32，32，96）relu un ress ress ress ress ress ress res luny luu luue luu distrue 4911152重塑（16，32，96）relu致密2048 Relu rb-kn-3（32，64，32）relu致密128 relu rb-kn-2（64，128，16）relu致密32 relu rb-kn-1（128，256，8）relu concite 32 liar concite 32 liar convite 32 liar convite line line
neujeans：私人神经网络推断，卷积和引导的联合优化
完全同构加密（FHE）是一种有前途的加密原始原始性，用于实现私人神经网络推理（PI）服务，通过允许客户端将推理任务完全卸载到云服务器，同时使客户端数据不符合服务器。这项工作提出了Neujeans，这是一种基于深层卷积神经网络（CNN）PI的解决方案。neujeans解决了CNN评估的巨大计算成本的关键问题。我们介绍了一种称为系数中插槽（CINS）编码的新型编码方法，该方法可以在一个HE乘法中进行多次插入而无需昂贵的插槽排列。我们进一步观察到编码是通过在常规插槽编码中的密文上进行离散傅立叶变换（DFT）的前几个步骤来获得的。此属性使我们能够保存CINS和插槽编码之间的转换，因为启动绑带密文始于DFT。利用这一点，我们为各种二维卷积（Conv2D）操作设计了优化的执行流，并将其应用于端到端CNN启动。neujeans与基于最新的FHE PI工作相比，高达5.68倍的Conv2D激活序列的性能加速了，并在仅几秒钟内就可以在Imagenet的规模上执行CNN的PI。
基于卷积层的Hadamard变换的混合量子古典方法
在本文中，我们提出了一种新型的Hadamard Trans-form-基于基于量子量子量子计算的神经网络层。它在Hadamard变换域中实现了常规卷积层。这个想法基于HT卷积定理，该定理指出，两个向量之间的二元卷积等于其HT表示的元素乘法。计算HT仅仅是在每个量子位上应用于每个量子的应用，因此我们提出的层的HT计算可以在量子计算机上实现。与常规Conv2D层相比，所提出的HT- perceptron层在计算上更有效。与CNN相比具有相同数量的可训练参数和99.26％的测试准确性，我们的HT网络达到99.31％的测试效果，而MNIST数据集中降低了57.1％的MAC；在我们的ImagEnet-1K实验中，我们的基于HT的RESNET-50超过了基线RESNET-50的准确性，使用少11.5％的参数，而MAC少12.6％。
利用深度学习的二维时间模式对脑电图运动想象任务进行分类
摘要：本研究旨在利用多视图时空分层深度学习方法，探索使用脑机接口的脑电信号解码人类大脑活动。在本研究中，我们探索了将一维时间脑电信号转换为二维时空脑电图像序列，并探索了在提出的多视图分层深度学习方案中使用二维时空脑电图像序列进行识别。对于这项工作，使用了 PhysioNet 脑电运动/图像数据集。所提出的模型在分层结构中使用 Conv2D 层，其中每个级别都使用前一级别的决策单独做出决策。该方法用于学习数据中的时空模式。与二元分类范式中最先进的脑电运动意象分类模型相比，所提出的模型实现了具有竞争力的性能。对于二元想象左拳与想象右拳分类，我们能够实现 82.79% 的平均验证准确率。在多个测试数据集上达到这种水平的验证准确率证明了所提模型的稳健性。同时，由于使用了多层和多视角方法，模型明显显示出改进。