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从神经数据中推断出随机的低级复发性神经网络
计算神经科学的核心目的是将大量神经元种群的活性与潜在的动态系统联系起来。这些神经动力学的模型理想情况下应既可以解释又适合观察到的数据。低级复发性神经网络（RNN）通过具有可拖动动力学表现出这种解释性。但是，尚不清楚如何最佳地拟合低级别的RNN与由对潜在随机系统进行嘈杂观察的数据组成的数据。在这里，我们建议与随机的低级RNN一起使用各种顺序蒙特卡洛方法。我们在由连续和尖峰神经数据组成的几个数据集上验证了我们的方法，在该数据集中，我们获得的尺寸潜在动力学比当前方法的当前状态较低。此外，对于具有分段线性非线性的低级模型，我们展示了如何有效地识别单位数量中多项式而不是指数成本的所有固定点，从而分析了针对大型RNN的推断动力学分析。我们的方法都阐明了实验记录的基础动力系统，并提供了一种生成模型，其轨迹与观察到的可变性相匹配。
截至 2022 年 12 月 31 日的支柱 III 披露 2022
1 国内定期商业银行 (DSCB)、小型金融银行 (SFB) 和支付银行 (PB) 的“银行网点”是一个固定点服务提供单位，由银行工作人员或其业务代表值守，提供接受存款、兑现支票/现金提取或借贷服务，每周至少五天，每天至少 4 小时。它带有统一的标识，上面写有银行名称和授权、监管机构的联系方式和投诉升级机制。银行应对“银行网点”进行定期的场外和现场监控，以确保适当的监督、“不间断服务”（由于电信连接等原因导致的暂时中断除外）以及及时处理客户投诉。工作时间/天数需要突出显示。 ‘2 无银行账户农村中心 (URC) 是指没有 CBS 支持的定期商业银行、支付银行、SFB 或区域农村银行的“银行网点”的农村 (Tier 5 和 6) 中心，也没有地方银行或持牌合作银行的分支机构来开展基于客户的银行交易。
截至 2022 年 6 月 30 日的第三支柱披露
1 国内定期商业银行 (DSCB)、小型金融银行 (SFB) 和支付银行 (PB) 的“银行网点”是一个固定点服务提供单位，由银行工作人员或其业务代表值守，提供接受存款、兑现支票/现金提取或借贷服务，每周至少五天，每天至少 4 小时。它带有统一的标识，上面写有银行名称和授权、监管机构的联系方式和投诉升级机制。银行应对“银行网点”进行定期的场外和现场监控，以确保适当的监督、“不间断服务”（由于电信连接等原因导致的暂时中断除外）以及及时处理客户投诉。工作时间/天数需要突出显示。 ‘2 无银行账户农村中心 (URC) 是指没有 CBS 支持的定期商业银行、支付银行、SFB 或区域农村银行的“银行网点”的农村 (Tier 5 和 6) 中心，也没有地方银行或持牌合作银行的分支机构来开展基于客户的银行交易。
Axlam：用于边缘计算语言模型的节能加速器设计
现代语言模型，例如来自变形金刚的双向编码器表示，已彻底改变了自然语言处理（NLP）任务，但在计算上是密集的，限制了它们在边缘设备上的部署。本文介绍了针对基于编码器的语言模型量身定制的节能加速器设计，使其可以集成到移动和边缘计算环境中。与Simba启发的语言模型的数据流相关的硬件加速器设计相比，使用近似固定点的乘数，并利用高带宽内存（HBM）来实现与硬件可靠的可扩展加速器Simba相比，可以显着提高计算效率，功耗，区域和延迟。与Simba相比，Axlam可实现九倍的能量减少，减少58％的面积和1.2倍的延迟，使其适合在边缘设备中部署。Axlan的能源效率为1.8顶/W，比事实高65％，这需要在硬件上实施语言模型之前对语言模型进行预处理。本文是主题问题的一部分，“未来安全计算平台的新兴技术”。
量子轨迹的微不足道，靠近定向的渗滤过渡
我们研究由统一门，投影测量和控制操作组成的量子电路，将系统带向纯净的吸收状态。随着这些对照操作的速率提高：测量引起的纠缠过渡，以及向吸收状态的定向渗透过渡（在这里被视为产品状态）。在这项工作中，我们分析表明，这些过渡通常是不同的，并且在达到吸收状态过渡之前，量子轨迹变得脱节，我们分析了它们的关键特性。我们介绍了一类简单的模型，其中每个量子轨迹中的测量值定义有效张量网络（ETN） - 最初时空图的亚图，在该图中发生了非平凡的时间演化。通过分析ETN的纠缠特性，我们表明纠缠和吸收状态过渡仅在有限的局部希尔伯特空间维度的极限下重合。专注于允许大型系统大小的数值模拟的Clifford模型，我们验证了我们的预测并研究了大型局部希尔伯特空间维度的两个过渡之间的有限尺寸的交叉。我们提供的证据表明，纠缠过渡由与没有反馈的混合电路相同的固定点约束。
最佳接近点导致模糊范围的空间
抽象固定点（简要f p）理论是解决几个实际问题的有效工具，因为许多问题可能会简化为F P问题。Banach收缩映射的思想是F P理论中的基础定理。这个想法在几个领域都有广泛的应用。因此，它是通过多种方式开发的。然而，所有这些结果都依赖于在某些合适空间上f P的存在和独特性。由于F P问题在非绘制的情况下无法提供解决方案，因此提供了最佳接近点（简要bpp）的想法来实现最佳解决方案。本文研究了模糊规范空间（短暂的f n空间）中非贴片的B PP的存在和唯一性，以达到最佳解决方案。在引入B PP的定义后，BPP的存在和唯一性在F n空间中显示出各种模糊近端收缩，例如𝔅〜 -𝜓 -to -tozim ozzy toprized映射和模糊H -H-模糊H-模糊H-模糊的近端近端签订贴图。
在异质排队系统中用于路由工作的有效强化学习
我们考虑了有效探索作业的问题，该问题到达中央队列到异质服务器系统。与ho-mogeneous Systems（一种阈值策略）不同，当队列长度超过一定阈值时，它将作业路由到慢速服务器，这对于一对一的一对一s-Slow两个服务器系统是最佳的。但是，多服务器系统的最佳策略是未知的，并且不琐碎。在强化学习（RL）被认为在这种情况下具有学习政策的巨大潜力，但我们的问题具有指数较大的状态空间规模，使标准RL效率低下。在这项工作中，我们提出了ACHQ，这是一种有效的基于策略梯度的算法，具有低维软阈值策略参数，利用了基本的排队结构。我们为一般情况提供了固定点的保证，尽管较低的参数化证明ACHQ对两台服务器的特殊情况有收敛到近似值的全局最佳最佳。模拟证明了预期的响应时间比贪婪政策的预期响应时间最高约30％，该政策将路由到最快的服务器。
通过Schréodinger桥的单步数据驱动的生成模型
从概率分布中生成样品是机器学习和统计数据中的一项基本任务。本文提出了一种新的方案，用于从分布中取样的新方案，x∈Rd的概率密度µ（x）尚不清楚，但给出了有限的独立样本。我们在有限的地平线t∈[0，1]上构建schr¨odinger桥（SB）扩散过程，该过程诱导了从t = 0处的固定点开始的概率演变，并以t = 1处所需的目标分布µ（x）结束。扩散过程的特征是随机差异方程，其漂移函数可以通过简单的一步过程从数据样本估算。与为SB问题开发的经典迭代方案相比，本文的方法非常简单，高效且计算便宜，因为它不需要培训神经网络，因此在构建网络体系结构时会避免许多挑战。通过在多模式低维模拟数据和高维基准图像数据上进行一系列数值实验来评估我们的新生成模型的性能。实验结果表明，基于SB桥的算法产生的合成类别与从现场最新方法产生的样品相当。我们的配方为开发可以直接应用于大型现实世界数据的有效扩散模型的新机会开辟了新的机会。
秋季2024年研究生课程描述
数学526/Stats 526。离散状态随机过程Cohen，ASAF T/T t/t Th 10:00 AM-11：30 AM Cohen，ASAF T/TH 11:30 AM-1：00 PM TBD T/TH T/TH 8:30 AM-10：00 AM MATH 525或Stats 525或STAT 525或EEC 525或EECS 525或EECS 501。（3）。（BS）。可能不会重复以获得信用。这是关于随机过程在离散状态空间上的理论和应用的课程。一些特定主题包括：（1）马尔可夫链 - 马尔可夫属性， - 复发和瞬态， - 平稳性， - 千古， - 耦合， - 退出概率和预期的退出时间； （2）马尔可夫决策过程 - 最佳控制， - Banach固定点定理； （3）指数分布和泊松过程 - 无内存的特性， - 变薄和叠加， - 复合泊松过程； （4）Markov连续时间 - 发电机和Kolmogorov方程， - 嵌入了马尔可夫链， - 固定分布并限制定理， - 退出概率和预期的退出时间， - 马尔可夫队列； （5）Martingales - 有条件的期望， - 与Martingales的赌博（交易）， - 可选采样， - 用于计算退出概率和预期退出时间的应用， - Martingale Convergence。
非Convex Minimax优化的两次梯度梯度下降算法
We provide a unified analysis of two-timescale gradient descent ascent (TTGDA) for solving structured nonconvex minimax optimization problems in the form of min x max y ∈Y f ( x , y ), where the objective function f ( x , y ) is nonconvex in x and concave in y , and the constraint set Y ⊆ R n is convex and bounded.在凸 - 孔循环设置中，单次梯度下降（GDA）算法被广泛用于应用中，并且已被证明具有强大的收敛保证。在更一般的设置中，它可能无法收敛。我们的贡献是设计ttgda算法，这些算法是有效的，这些算法超出了凸形 - 连接设置，并有效地确定了函数φ（·）的固定点：= maxy∈Yf（·f（·，y）。我们还建立了解决求解平滑和非平滑concove-concave minimax优化问题的复杂性的理论界限。据我们所知，这是对非凸端优化的TTGDA的第一个系统分析，阐明了其在训练生成的对抗网络（GAN）和其他现实世界应用问题中的卓越性能。关键字：结构化的非凸极最小值优化，两次尺度梯度下降，迭代复杂度分析