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通过噪声生长和自组织的神经网络
活神经网络通过生长和自组织过程出现，从单个细胞开始，最终形成大脑，一个有组织、有功能的计算设备。然而，人工神经网络依靠人类设计的手工编程架构来实现其卓越的性能。我们能否开发出无需人工干预就能生长和自组织的人工计算设备？在本文中，我们提出了一种受生物启发的开发算法，该算法可以从单个初始细胞“生长”出一个功能齐全的分层神经网络。该算法组织层间连接以构建视网膜主题池化层。我们的方法受到早期视觉系统所采用的机制的启发，在动物睁开眼睛前几天，该系统将视网膜连接到外侧膝状体 (LGN)。稳健自组织的关键因素是第一层中出现的自发时空活动波和第二层中“学习”第一层中底层活动模式的局部学习规则。该算法可适应各种输入层几何形状，对第一层中的故障单元具有鲁棒性，因此可用于成功增长和自组织不同池大小和形状的池架构。该算法提供了一种通过增长和自组织构建分层神经网络的原始程序。我们还证明了从单个单元增长的网络在 MNIST 上的表现与手工制作的网络一样好。从广义上讲，我们的工作表明，受生物启发的开发算法可以应用于在计算机中自主生长功能性“大脑”。
测试时间适应性的神经网络，用于强大的医学图像分割
卷积神经网络（CNN）在培训数据集代表预期在测试时遇到的变化时，可以很好地解决监督学习问题。在医学图像细分中，当培训和测试图像之间的获取细节（例如扫描仪模型或协议）之间存在不匹配和测试图像之间的不匹配时，就会违反此前提。在这种情况下，CNNS的显着性能降解在文献中有很好的记录。为了解决此问题，我们将分割CNN设计为两个子网络的串联：一个相对较浅的图像差异CNN，然后是将归一化图像分离的深CNN。我们使用培训数据集训练这两个子网络，这些数据集由特定扫描仪和协议设置的带注释的图像组成。现在，在测试时，我们适应了每个测试图像的图像归一化子网络，并在预测的分割标签上具有隐式先验。我们采用了经过独立训练的Denoising自动编码器（DAE），以对合理的解剖分段标签进行模型。我们验证了三个解剖学的多中心磁共振成像数据集的拟议思想：大脑，心脏和前列腺。拟议的测试时间适应不断提供绩效的改进，证明了方法的前景和普遍性。对深CNN的体系结构不可知，第二个子网络可以使用任何分割网络使用，以提高成像扫描仪和协议的变化的鲁棒性。我们的代码可在以下网址提供：https：//github.com/neerakara/test- time- aptaptable-neural-near-netural-netural-networks- for- domain-概括。
大量子网络
在1980年代解决此类问题，Manin [2]和Feynman [3]提出使用量子计算机ð量子机械系统，这些系统可以消除指数增加，因为它们以量子形式存储和处理信息。接下来，1992年，德意志和乔萨（Jozsa）确定量子计算机还可以加速解决某些数学问题的解决方案[4]。一个关键事件发生在1994年，当时Shor提出了多项式量子质量分解算法，这与最佳经典算法的指数依赖性相比是一个巨大的飞跃[5]。整数分解问题在现代世界中特别具有重要意义，因为它是互联网上最广泛的公共密码系统（在互联网上最广泛的公共加密系统）的基础（rsa）算法（ASYM-Unternet上最广泛的公共加密系统（Asym-Uncrypryption）[6] [6]，这允许对两个以前的信息进行过大规模交换或在两个以前的信息交换之间，或者在7个以前都有机会。为此，第一个用户（服务器）选择了两个Primes Q和R，从中选择了公共密钥P QR，并通过未受保护的通信渠道将其发送给第二用户（客户端）。客户端使用公共密钥对其消息进行加密，并通过同一频道将其发送回服务器。进行解密，服务器使用了仅向他知道的秘密密钥，该密钥是由Q和R构建的。因此，攻击者解密消息的能力直接取决于他对公钥的考虑能力，这意味着有一天量子计算机将能够破解数据传输通道。由于量子计算机创建的巨大复杂性，到目前为止，只能仅考虑8位数字[8]，而考虑到2048位公钥（截至2020年的标准）可能需要超过一百万吨数[9]。现有的通用量子计算机只有50至100量列表[10±12]，并且在不久的将来将无法破解RSA算法；但是，今天传输的一些数据必须保密数十年[13]。
介绍深度神经网络优化中的突触整合原理
众所周知，大脑中的可塑性电路通过突触整合和突触强度局部调节机制受到突触权重分布的影响。然而，迄今为止设计的大多数人工神经网络训练算法都忽略了刺激依赖性可塑性与局部学习信号之间的复杂相互作用。在这里，我们提出了一种新型的生物启发式人工神经网络和脉冲神经网络优化器，它结合了皮质树突中观察到的突触可塑性的关键原理：GRAPES（调整误差信号传播的组责任）。GRAPES 在网络的每个节点上实施依赖于权重分布的误差信号调制。我们表明，这种生物启发式机制可以显著提高具有前馈、卷积和循环架构的人工神经网络和脉冲神经网络的性能，它可以减轻灾难性遗忘，并且最适合专用硬件实现。总的来说，我们的工作表明，将神经生理学见解与机器智能相结合是提高神经网络性能的关键。
为什么网络具有抑制/负连接？
为什么大脑有抑制连接？为什么深度网络有负权重？我们从表示容量的角度提出了一个答案。我们认为表示函数是（i）大脑在自然智能中的主要作用，以及（ii）深度网络在人工智能中的主要作用。我们对为什么有抑制/负权重的答案是：学习更多函数。我们证明，在没有负权重的情况下，具有非递减激活函数的神经网络不是通用近似器。虽然这对某些人来说可能是一个直观的结果，但据我们所知，无论是在机器学习还是神经科学中，都没有正式的理论来证明为什么负权重在表示容量的背景下至关重要。此外，我们还对非负深度网络无法表示的表示空间的几何特性提供了见解。我们期望这些见解将使人们对施加于权重分布的更复杂的归纳先验有更深入的理解，从而实现更高效的生物和机器学习。
作者校正：通用条件网络（Unicon ...
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研究人员教神经网络将云和雪添加到图像
这项研究为从气候监测到广泛的地区到环境项目和农业任务提供了更准确的细分机会。例如，该解决方案促进了对森林区域的有效分析，其特征和变化，即使在云云比例很高的北部地区，同时考虑了气候条件对图像的影响。
基于卷积神经网络的胸部X射线图像动态肺场的三阶段注册管道
1 1，深圳Lanmage医疗技术公司，有限公司，深圳市，广东，中国广东，2 Neusoft Medical System Co.，2.中国申阳大学的生命与健康管理学院，第6次放射学系，广州医科大学第二附属医院，中国广州，7七国卫生科学与环境工程学院，宁岑技术大学，宁岑，宁津，中国，8工程学研究中心，医学成像研究中心，<1，深圳Lanmage医疗技术公司，有限公司，深圳市，广东，中国广东，2 Neusoft Medical System Co.，2.中国申阳大学的生命与健康管理学院，第6次放射学系，广州医科大学第二附属医院，中国广州，7七国卫生科学与环境工程学院，宁岑技术大学，宁岑，宁津，中国，8工程学研究中心，医学成像研究中心，<
神经网络，机器学习？诺贝尔
英国加拿大的杰弗里·欣顿（Geoffrey Hinton），被称为“ AI的教父”，美国物理学家约翰·霍普菲尔德（John Hopfield）获得了“发现和发明的奖项，这些奖项可以通过人工神经网络为机器学习，”诺贝尔陪审团说。