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World File Search System分类器
分类器传输与在线数据选择策略...
摘要。目标：分类器传输通常伴随着数据集偏移。为了克服数据集偏移，必须应用在线策略。对于实际应用，必须考虑批量学习算法（如支持向量机 (SVM)）的计算资源限制。方法：我们回顾并比较了几种使用 SVM 进行在线学习的策略。我们专注于通过不同的包含、排除和进一步的数据集操作标准来限制存储训练数据大小的数据选择策略。首先，我们对具有不同数据偏移的几个合成数据集上的策略进行了比较。其次，我们分析了使用 EEG 数据的不同传输设置的方法。在处理现实世界数据时，类别不平衡经常发生，例如在奇怪的实验中。这也可能是由数据选择策略本身造成的。我们通过评估两个新的平衡标准来分析这种影响。主要结果：对于不同的数据偏移，不同的标准是合适的。对于合成数据，将所有样本添加到考虑样本池中的表现通常比其他标准差得多。特别是，只添加错误分类的样本表现惊人地好。在这里，当其他标准选择不当时，平衡标准非常重要。对于传输设置，结果表明最佳策略取决于传输期间漂移的强度。添加所有样本并删除最旧的样本可获得最佳性能，而对于较小的漂移，仅添加潜在的 SVM 新支持向量就足够了，从而减少处理资源。意义：对于基于脑电图 (EEG) 模型的脑机接口，使用来自校准会话、先前记录会话甚至来自一个或多个其他受试者的记录会话的数据进行训练。学习模型的这种转移通常会降低性能，因此可以从在线学习中受益，在线学习可以像已建立的 SVM 一样调整分类器。我们表明，通过使用正确的数据选择标准组合，可以调整分类器并大大提高性能。此外，在某些情况下，可以通过使用特殊样本子集进行更新并保留一小部分样本来训练分类器，从而加快处理速度并节省计算量。
平衡的装袋分类器机器学习模型 -
Features n % Median Mean Standard deviation Chemotherapy cycles 3439 100 General Cancer type Breast cancer 1315 38 Lung cancer 890 26 Colorectal cancer 1159 34 Other cancers 75 2 Stage 1 to 3 1927 4 1512 Involved systems number* 0 0.8 1.1 Gender Female 1811 53 Male 1628 47 Age 55 55.1 11.4 ECOG performance status 1 0.7 0.7 Coronary disease No 3133 91 Yes 306 9慢性阻塞性肺疾病（冷）否3252 95是187 5放疗3372 98在3372 98之前没有接受67 2先前的化疗NO 1922 56是1517 44治疗治疗方法作为住院NO 3240 94是3240 94是3240 94 YES 199 6 CSF YES 199 6 CSF否2543 74 YES 896 26 26 26 26 26 NO 311 NO 311 NO 311 11 11 1117剂量重新降差 neutropenia No 3211 93 Yes 228 7 Febrile neutropenia after chemotherapy No 3306 96 Yes 133 4 Drug number** 1 336 10 2 1644 48 3 1076 31 4 382 11 5 1 0 Regimen risk*** 1 938 27 2 2157 63 3 344 10 Cycle no on current protocol 3 2.8 1.4 Laboratory LDH (IU/ml) 343 370 235 ALT （IU/mL）18 22 20 20肌酐（mg/dl）0.71 0.76 0.22淋巴细胞计数（x1000/mm3）1.7 1.7 1.9 1.3白蛋白（mg/dl）4.2 4.2 4.2 0.4
量子线性分类器的结构风险最小化
基于参数化量子电路的量子机器学习 (QML) 模型经常被誉为量子计算近期“杀手级应用”的候选模型。然而，对这些模型的经验和泛化性能的理解仍处于起步阶段。在本文中，我们研究了如何平衡由 Havl´ıˇcek 等人 [ 1 ] 以及 Schuld 和 Killoran [ 2 ] 提出的两个著名 QML 模型的训练准确度和泛化性能（也称为结构风险最小化）。首先，利用与易于理解的经典模型的关系，我们证明两个模型参数（即图像和的维数和模型使用的可观测量的 Frobenius 范数）密切控制着模型的复杂性，从而控制着其泛化性能。其次，利用受过程层析成像启发的思想，我们证明这些模型参数也密切控制着模型捕捉训练示例集中相关性的能力。总之，我们的结果为 QML 模型的结构风险最小化提供了新的选择。
受量子理论启发的二元分类器
ml是一组模型，可以自动识别数据中的隐藏模式，然后可以利用隐藏的图案在不确定性条件下做出决策。mL已在包括化学，生物医学科学和机器人技术在内的多个领域逐步实施。ml分为三类，即监督学习（例如分类），无监督的学习（例如聚类）和增强学习。在本文中，我们专注于分类，这是将对象表示和分配到不同cate-gories的方式。QT是表示微观现象的特性和预测特性的概率方法。给出了微观粒子的可使用和任意状态，QT计算了可使用的值的概率分布。量子形式主义是可以明确接受的，可以解释不同类型的随机过程。已经出现了量子形式主义的几种非标准实施。例如，量子形式主义也被广泛用于经济过程，游戏理论和认知科学。由于数据呈指数增长，因此当前的ART模型仍然无效。尤其是，召回仍然不令人满意，因为大多数分类模型旨在最大化精度，尤其是当可以通过一定的级别成员资格来对班级的项目进行排名时；一个明显的例子是搜索互联网。相反，
计算效率高的神经网络分类器，适用于下一代...
摘要 — 本研究探索了神经网络分类器在下一代响应性神经调节系统中实时分类基于场电位的生物标志物的潜在效用。与传统的基于滤波器的分类器相比，神经网络可以轻松调整特定于患者的参数，有望减轻临床医生的编程负担。本文探讨了一种紧凑的前馈神经网络架构，该架构仅由数十个单元组成，用于难治性癫痫的癫痫发作状态分类。所提出的分类器在临床医生标记的数据上提供与滤波器分类器相当的准确度，同时减少检测延迟。作为对传统方法的权衡，本文专注于将架构的复杂性保持在最低水平，以适应可植入脉冲发生器系统的板载计算约束。
使用级联分类器技术的Facemask检测
传染病的扩散强调了预防措施的重要性，面罩的使用是减轻空中传播的关键策略。在这种情况下，计算机视觉技术的集成提供了一种技术解决方案，用于监视面罩依从性。本摘要提出了一项研究，该研究重点是实施级联分类器技术，以进行自动面罩检测。这项研究的主要目的是评估级联分类器技术在识别戴着戴面膜或不戴上面罩的个体方面的功效。通过利用机器学习算法和对象检测原则，该研究旨在开发一个可靠，高效的系统，用于实时面罩检测。该研究采用了一个数据集，其中包括各种环境中有或没有面罩的各种环境中的不同图像。利用OPENCV库，对级联分类器技术进行了训练，以识别与口罩相关的独特模式。级联框架执行快速和连续过滤的能力被利用以准确检测面孔并评估面具的存在。该研究的结果证明了喀斯喀特分类器技术的成功实施，以实现面罩检测。训练有素的分类器在区分戴面膜和戴面具的个体时表现出值得称赞的精度，精确性和回忆。该系统展示了其在实时场景中运行的能力，从而有助于对公共空间的有效监视。
使用最小开销的稳健量子分类器
摘要 - 要在实际环境中见证量子优势，不仅在硬件级别上，而且在理论研究上都需要大量努力，以降低给定协议的计算成本。量子计算有可能显着增强现有的经典机器学习方法，并且已经提出了基于内核方法的二进制分类的几种量子算法。这些算法依赖于估计期望值，这又需要多次重复昂贵的量子数据编码过程。在这项工作中，我们明确计算获取固定成功概率所需的重复数量，并表明Hadamard检测和交换测试电路在量子电路参数方面实现了最佳差异。仅通过优化与数据相关的参数进行优化，可以进一步减少差异，因此重复的数量。我们还表明，无论数据的数量和尺寸如何，都可以通过单量测量进行基于内核的二进制分类。最后，我们表明，对于许多相关的噪声模型，可以可靠地执行分类，而无需纠正量子误差。我们的发现对于在有限的资源下设计量子分类实验非常有用，这是嘈杂的中间尺度量子时代的普遍挑战。
模拟量子变分嵌入分类器
量子机器学习有可能为人工智能提供强大的算法。在量子机器学习中追求量子优势是一个活跃的研究领域。对于目前有噪声的中型量子计算机，已经提出了各种量子-经典混合算法。一种先前提出的混合算法是基于门的变分嵌入分类器，它由经典神经网络和参数化的基于门的量子电路组成。我们提出了一种基于模拟量子计算机的量子变分嵌入分类器，其中控制信号随时间连续变化：我们特别关注的是使用量子退火器的实现。在我们的算法中，通过线性变换将经典数据转换为模拟量子计算机的时变哈密顿量的参数。非线性分类问题所需的非线性纯粹由模拟量子计算机通过最终量子态对哈密顿量控制参数的非线性依赖性提供。我们进行了数值模拟，证明了我们的算法对线性不可分数据集（例如同心圆和 MNIST 数字）进行二分类和多类分类的有效性。我们的分类器可以达到与最佳经典分类器相当的准确度。我们发现，通过增加量子比特的数量可以提高分类器的性能，直到性能饱和并波动。此外，我们的分类器的优化参数数量与量子比特的数量成线性关系。因此，当我们的模型大小增加时，训练参数数量的增加速度不如神经网络快。我们的算法提出了使用当前量子退火器解决实际机器学习问题的可能性，并且它还可用于探索量子机器学习中的量子优势。
人工智能分类器能与人类审阅者匹敌吗？
简介 > 随着医学文献的出版量不断增加，人工智能 (AI) 逐渐被视为提高文献综述筛选效率的工具。1 > 美国国家健康与护理卓越研究所 (NICE) 最近的指导承认了人工智能在协助文献综述过程中的优势，强调了人工智能辅助流程在支持报销提交方面的进展。> AI 分类器通过对一组问题进行出版物二元分类，为 AI 筛选提供了一种替代方案。> AI 分类器不限于单一用途设置，可以应用于多个评审，并有可能迭代提高准确性。> 虽然有大量关于 AI 筛选的文献，但评估 AI 分类器及其与人类审阅者的可比性的证据有限。
真实srgd：使用无分类器引导扩散
摘要。现实世界图像超分辨率（RISR）旨在从退化的低分辨率（LR）输入中重新结构高分辨率（HR）图像，以应对诸如模糊，噪声和压缩工件之类的挑战。与传统的超分辨率（SR）不同，该方法通过合成的下采样来典型地生成LR图像，而RISR则是现实世界中降级的复杂性。为了有效地应对RISR的复杂挑战，我们适应了无分类器指导（CFG），这是一种最初用于多级图像生成的技术。我们提出的方法，真实的SRGD（带有无分类器引导扩散的现实世界图像超分辨率），将RISR挑战分解为三个不同的子任务：盲图恢复（BIR），常规SR和RISR本身。然后，我们训练针对这些子任务量身定制的类别条件SR扩散模型，并使用CFG来增强现实世界中的超分辨率效果。我们的经验结果表明，实际SRGD超过了定量指标和定性评估中的现有最新方法，如用户研究所证明的那样。此外，我们的方法在