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World File Search System反向传播
由示例指导的生成面部镶嵌
我们提出了一种新型的使用生成对抗网络的新型典范引导的面部介绍框架。我们的方法不仅保留了输入面部图像的质量，而且还可以使用类似示例性的面部属性来完成图像。我们通过同时利用输入图像的全局样式，从随机潜在代码生成的随机样式以及示例图像的示例样式来实现这一目标。我们引入了一种新颖的属性相似性指标，以鼓励网络以一种自我监督的方式从示例中学习面部属性的风格。为了确保跨油漆区域边界的自然过渡，我们引入了一种新型的空间变体梯度反向传播技术，以根据空间位置调整损耗梯度。我们通过实用应用程序对公共Celeba-HQ和FFHQ数据集进行了广泛的评估，这证明了面部涂漆的视觉质量卓越。源代码可在https://github.com/longlongaaago/exe-gan上找到。
基于神经网络算法的商业银行信用风险预警模型的研究
摘要：在全球化金融市场的领域中，商业银行面临着不断上升的信用风险，从而对银行资产和金融稳定的安全性施加了更高的要求。这项研究利用了先进的神经网络技术，尤其是反向传播（BP）神经网络，以开创一种新型模型，以促进商业银行中的信用风险。最初审查常规财务风险的先发制人模型，例如ARMA，ARCH和LOGISTIS回归模型，对其现实世界的应用进行了严格分析。随后，博览会详细阐述了BP神经网络模型的构建过程，包括网络体系结构设计，激活功能选择，参数初始化和目标函数构建。通过比较分析，阐明了神经网络模型在商业银行中抢占信用风险方面的优越性。实验段选择特定的银行数据，从而验证了模型的预测准确性和实用性。研究结果表明，该模型有效增强了信用风险管理的远见和精度。
人工智能在眼科中的应用：叙述性综述
通过应用一组过滤器来处理数据，以产生最终响应（例如输出）。神经网络自行设置训练过程中使用的过滤器的权重。过滤器在训练阶段之前定义，但可以在学习过程中进行优化。在学习阶段，可以提高算法性能。在训练期间分配数据时，可以监督此阶段。它也可以是无监督的，在这种情况下，设备会创建自己的输入样本。算法的训练和开发阶段通常分为训练、验证和测试数据集。这些数据集不应重复：因此，其中一个数据集（例如，训练）中的图像不应在任何其他数据集（例如，验证）中使用。训练阶段使用的数据集可以作为子集，并且可以通过反向传播收集的信息进行优化。验证中使用的数据集用于选择参数和调整，以及实施训练条件。训练阶段结束后，使用独立的测试数据，这些数据是使用不同的设备从不同临床环境下的不同人群中捕获的。
非注射型超级级相变和多政治性的QED系统
我们证明了非型型超级级别相变的出现和在腔量子量子电动力学系统中的新型多政治性，其中两级原子与两个窃窃私语模式微地位的两种反向传播模式相互作用。腔体以一定角度的速度旋转，并通过单向参数抽水χ22非线性挤压。腔旋转和方向挤压的组合导致非reciprocal的一阶和二阶超级相变。这些过渡不需要Ultrastrong Atom-Field耦合，并且可以通过外部泵场轻松控制。通过对哈密顿系统系统的完整量子描述，我们在相图中确定了两种类型的多个智力点，这两种点都表现出可控的非交流点。这些结果为在光结构系统中对超级级过渡和多政治行为的全面操纵打开了新的门，并在工程各种集成的非认定量子设备方面进行了潜在应用。
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。
无需权重传输的深度学习
目前的深度学习算法可能无法在大脑中运行，因为它们依赖于权重传输，即前向路径神经元将其突触权重传输到反馈路径，而这种方式在生物学上可能是不可能的。一种称为反馈对齐的算法通过使用随机反馈权重实现了没有权重传输的深度学习，但它在困难的视觉识别任务上表现不佳。在这里，我们描述了两种机制——一种称为权重镜像的神经回路和 1994 年 Kolen 和 Pollack 提出的算法的修改——这两种机制都允许反馈路径即使在大型网络中也快速准确地学习适当的突触权重，而无需权重传输或复杂的布线。在 ImageNet 视觉识别任务上进行测试，这些机制的学习效果几乎与反向传播（深度学习的标准算法，使用权重传输）一样好，并且它们优于反馈对齐和另一种较新的无传输算法符号对称方法。
无需权重传输的深度学习
目前的深度学习算法可能无法在大脑中运行，因为它们依赖于权重传输，即前向路径神经元将其突触权重传输到反馈路径，而这种方式在生物学上可能是不可能的。一种称为反馈对齐的算法通过使用随机反馈权重实现了没有权重传输的深度学习，但它在困难的视觉识别任务上表现不佳。在这里，我们描述了两种机制——一种称为权重镜像的神经回路和 1994 年 Kolen 和 Pollack 提出的算法的修改——这两种机制都允许反馈路径即使在大型网络中也快速准确地学习适当的突触权重，而无需权重传输或复杂的布线。在 ImageNet 视觉识别任务上进行测试，这些机制的学习效果几乎与反向传播（深度学习的标准算法，使用权重传输）一样好，并且它们优于反馈对齐和另一种较新的无传输算法符号对称方法。
手语识别方法：综述
摘要：聋哑人士的翻译一直是人们面临的一个问题，因为他们主要依靠手语进行交流。尽管多个国家为聋哑人士提供了资源，例如新西兰就有一名手语翻译和新闻传播者，但聋哑人士社区的积极参与仍处于初级阶段。绑架、欺骗、火灾等令人不安的情况或任何其他普遍痛苦的情况可能会进一步加剧这种沟通障碍，因为哑巴尽了最大努力进行交流，但大多数人仍然不了解他们的语言。因此，弥合这两个世界之间的差距是至关重要的。本文旨在让读者简要了解手语交流的工作原理，并提出在该领域进行的研究，解释如何捕捉和识别手语，并尝试提出系统化的解决方案。关键词：希尔伯特曲线、支持向量机、随机森林、人工神经网络、前馈反向传播、霍夫变换、卷积神经网络、堆叠去离子解码器、多层感知器神经网络、自适应神经网络。
用于可植入脑机接口的脉冲神经网络解码器及其在 RISC-V 微控制器上的稀疏感知部署
摘要 — 可植入脑机接口 (BMI) 在运动康复和移动性增强方面大有可为，它们需要准确且节能的算法。在本文中，我们提出了一种用于可植入 BMI 的回归任务的新型脉冲神经网络 (SNN) 解码器。SNN 通过增强的时空反向传播进行训练，以充分利用其处理时间问题的能力。所提出的 SNN 解码器在离线手指速度解码任务中的表现优于最先进的卡尔曼滤波器和人工神经网络 (ANN) 解码器。解码器部署在基于 RISC-V 的硬件平台上，并经过优化以利用稀疏性。所提出的实现在占空比模式下的平均功耗为 0.50mW。在进行无占空比的连续推理时，它实现了每次推理 1.88 µ J 的能效，比基线 ANN 低 5.5 倍。此外，每次推理的平均解码延迟为 0.12 毫秒，比 ANN 实现快 5.7 倍。
深度学习自闭症分类和预测
研究表明，基于静息状态功能磁共振成像（fMRI）数据，随机SVM群集方法具有协助ASD辅助诊断的潜力。12研究人员使用自闭症脑成像数据交换（ABIDE）数据集中的脑成像数据来识别ASD。此处使用了带有反向传播算法的多层感知器。13论文讨论了移动自闭症风险评估工具。为移动设备设计，该计划可早日确定有自闭症谱系状况的风险。他们使用二进制萤火虫算法，其精度为91-92％。14研究人员使用众包获取信息。他们收集了许多自闭症和多动症患者以及正常成长的人的临床测试和行为观察。他们使用的精度为60至90％的SVM算法。15这些研究使用了精度为89％的SVM随机算法。16-18研究提供了一种机器学习方法来预测任何年龄段的自闭症症状。研究