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World File Search System学习率
模拟和混合信号集成电路实验室。
一种学习率可靠和可靠的Tiox回忆录阵列，可用于稳健，快速，准确的神经形态计算，高级科学（2022）一种具有RRAM Crossbar阵列和随机神经元的硬件和能源有效的在线学习神经网络，具有对工业性电子构造的功能，具有良好的工业单位（2020）（202020）Wox wox Networks, IEEE Transactions on Nanotechnology (2020) A Compressive Sensing CMOS Image Sensor with Partition Sampling Technique, IEEE Transactions on Industrial Electronics (2020) An On-Chip Binary-Weight Convolution CMOS Image Sensor for Neural Networks, IEEE Transactions on Industrial Electronics (2020) A Power and Area Efficient CMOS Stochastic Neuron for使用电阻横梁阵列的神经网络，生物医学电路和系统的IEEE交易（2019年）基于Memristor跨BAR阵列的神经网络，IEEE Transactions，电子设备上的IEEE Transactions（2019）
IOT网络安全性的深度学习模型
摘要 - 物联网（IoT）是提供网络连接的IP地址的新兴和快速上升的物理对象网络，并且具有在对象和其他基于Internet的设备和系统之间传输数据的能力。连接了数十亿个IoT设备，并且具有很高的网络安全性和数据隐私风险。compoters和移动设备具有许多软件和安全解决方案，可保护和防御攻击，但是缺少类似的安全解决方案来保护IoT网络。在本文中，提出了一维卷积神经网络（1DCNN），以使用UNSW-NB15数据集来衡量效率，该数据集与NSL KDD和KDDCUP99相比是最新且涵盖的现代攻击数据。为了进行比较研究，我们将阁楼机学习模型与KNN和幼稚的贝叶斯进行了比较。在每个实验中，该模型的运行率高达200个时期，并且学习率为0.001。深度学习模型与阁楼机学习模型相比，已经形成了越来越多。
图像处理研究 - 开放期刊系统
本研究使用复杂的图像处理技术来处理评估牛奶鱼的新鲜度的重要问题。通过RESNET-101培训的CNN分类方法的研究人员通过严格的评估过程进行了培训，其中包括GLCM功能提取，参数设置和彻底的混淆矩阵评估。在各种新鲜度水平上仔细分析了图像增强和图像分割技术对GLCM提取过程中纹理特征的影响，测量对比度，同质性，相关性和能量值。使用ADAM优化的训练，批量大小为16，学习率为0.0001和30个时代，建议的CNN配置为产生平衡的收敛期23分钟36秒。建议的方法在评估方面表现出色，在整个培训中达到了99.72％的出色精度。在测试阶段进行的其他测试证实了其有效性，因为所有指标（召回，精度和F1得分）保持在100％。这些结果突出了此特定图像处理工作中基于Resnet-101 CNN的弹性，并证明了其在正确分类牛奶新鲜度水平方面的有效性。
可解释的人工智能：使用知识提炼的基于叶子的药用植物分类
摘要：药用植物在世界许多地方的制药行业中以多种方式用于获取药物。它们传统上尤其在发展中国家使用，在那里它们提供具有成本效益的治疗方法。然而，准确识别药用植物可能具有挑战性。本研究使用深度神经网络和知识提炼方法，该方法基于 8 种基于叶子的埃塞俄比亚药用植物的 4,026 张图像数据集。来自 ResNet50 教师模型的知识被应用于轻量级 2 层学生模型。针对效率进行优化的学生模型实现了 96.91% 的准确率，并且接近教师模型在未见测试数据上的 98.98% 的准确率。训练建立在优化策略之上，包括过采样、数据增强和学习率调整。为了理解模型的决策，我们使用了 LIME（局部可解释模型无关解释）和 Grad-CAM（梯度加权类激活映射）事后解释技术来突出显示对分类有贡献的有影响的图像区域。
Scott-Guenther-Perrachione-2020-大脑和语言.pdf
感觉运动适应（由于感觉反馈而对运动命令进行的持久改变）使说话者能够将其发音与预期的语音声学效果相匹配。大脑如何整合听觉反馈来修改语音运动命令以及限制这些修改程度的因素仍然未知。在这里，我们研究了言语运动皮层在修改存储的言语运动计划中的作用。在受试者内设计中，参与者在说话和接收第一共振峰的改变的听觉反馈时，分别接受言语运动皮层的假刺激和阳极经颅直流电刺激 (tDCS)。阳极 tDCS 增加了反馈扰动的感觉运动适应率。使用发声器速度方向 (DIVA) 语音生成框架对我们的结果进行计算建模，表明 tDCS 主要通过增加前馈学习率来影响行为。这项研究展示了局部非侵入性神经刺激如何增强听觉反馈与言语运动计划的整合。
补充材料
Rameters：内核大小k∈{3，6，12，24}，学习率η∈{0。0001，0。001}，在训练nopt∈{10，100}期间重复使用相同的VMC样品的迭代次数和训练算法a∈{原始，深（L层），Symforce-Init，Symforce-traj}。对于a∈{原始的，symforce-init，symforce-traj}，我们使用l = f = 1，其中l表示CNN层的数量，F表示CNN过滤器的数量。，当a = deep（l层）时，我们遵循[1]进行f和l的选择。我们使用l∈{2，3，8}。对于2层CNN，我们使用f∈{1，8，16}，对于更深的CNN，我们使用f∈{8，16}。对于超参数调整，我们通过设置张量[2]和numpy [3]的隆起种子来运行每个设置5次，并使用不同的随机初始化。收集实验结果后，我们首先删除在5个运行中的任何一个中引起差异的Hy-Perparameter设置。然后，对于每个（a，l，k），我们选择导致基态能量相对误差的最小绝对值的超级反感器。
我们真的在文本分类方面取得了很大进展...
我们分析了跨知名数据集的单标签和多标签文本分类的各种方法，将其分类为单词袋，基于序列，基于图和层次结构的方法。尽管基于图的模型，但仅编码的预先训练的语言模型（尤其是BERT）仍然是最先进的方法。然而，最近的发现提出了更简单的模型，例如逻辑回归和基于Trigram的SVM的表现优于新技术。虽然仅解码的生成语言模型在学习有限的数据方面表现出了希望，但它们却落后于仅编码模型的性能。我们强调了歧视语言模型（例如BERT）比生成模型的优越性。此外，我们高度阐明了文献在方法比较中缺乏鲁棒性，尤其是关于基本的超参数优化，例如仅通过编码器的语言模型中的学习率。数据可用性：源代码可在https://github.com/drndr/multilabel-text-clf上找到。除NYT数据集外，用于我们实验的所有数据集均可公开使用。
量表，新颖壁ches的高分辨率微生物分析
（2）都柏林三一学院心理学学院（3）都柏林三一学院三一学院神经科学研究所（4）加利福尼亚大学伯克利分校的心理学系伯克利分校的抽象焦虑与额叶执行功能的缺陷有着牢固的联系。然而，尽管焦虑在学习任务方面的表现受损也与焦虑有关，但焦虑症中强化学习（RL）障碍的计算研究却产生了不同的结果。WM过程会导致与RL过程并行的学习行为，并调节有效的学习率随负载的函数。但是，WM过程通常没有在焦虑和RL的研究中进行建模。在当前的研究中，我们利用了一个实验范式（RLWM），该范式使用多个刺激集尺寸来操纵WM和RL过程在增强学习和保留任务中的相对贡献。使用交互式RL和WM过程的计算模型，我们研究了通过RL或WM中的缺陷来影响生理或认知焦虑症的个体差异。升高的生理学，但没有认知，焦虑评分与所有设置大小的学习和保留测试过程中的表现差异很强。在计算上，较高的生理焦虑评分与降低的学习率和WM衰减率提高显着相关。为了强调对WM对学习的贡献的重要性，我们考虑了在没有WM模块的情况下拟合RL模型的效果。在这里，我们发现，在考虑的10个仅RL模型中的9个中的9个中，至少将较高生理焦虑的学习绩效降低至至少部分错误地归因于随机决策噪声。这些发现揭示了在焦虑中学习的双重过程障碍，这与比认知焦虑表型更生理有关。更广泛地说，这项工作还表明，在研究与心理病理学相关的学习缺陷时，会计WM对RL的贡献的重要性。引言我们从世界经验中学习的能力是成功决策和最终生存的关键要素。以及精神病理学的其他方面，焦虑与学习障碍有关，包括学习较慢和表现降低（1）。增强学习模型（RL;（2）已成功地用于研究跨动物和人类学习的认知机制。将这项工作扩展到临床领域，RL模型已用于研究心理病理学对学习的影响（3）。在这里，关于确切的精确
CVPR 2024的第一位解决方案自主挑战赛
A100 GPU。批处理大小设置为64，随机GRA-211 DIENT下降（SGD）[2]和基本学习率为0.05。212训练包括100个时期，队列大小为213，动量编码器为3,276,800。类似于Mocov2 [4]中描述的En-214 Hancements，我们利用了相同的215损耗函数和数据增强技术； （2）点216云预测阶段。在此阶段，我们在32 nvidia a100 gpus上训练217型。训练涉及218使用5帧的历史多视图图像和迭代219 219变压器解码器6次，以预测点云220，即接下来的3秒钟，每个框架间隔为0.5 sec-221 ONDS。为了保存GPU内存，我们在每个训练步骤中分离出222个其他预测的梯度。使用ADAMW [8] Opti-224 Mizer，初始学习速率为2E-4的系统223的系统进行了8个预训练时期，并通过余弦退火策略调整了225。226
海马，皮质和基底神经节
我们提出了一个框架，用于了解海马，新皮层和基底神经节如何共同支持哺乳动物大脑中的认知和行为功能。该框架基于在神经网络模型中出现的计算交易，在该模型中，实现一种类型的学习功能需要与实现另一种学习形式的必要形式的参数不同。例如，我们相对于一般的活动水平，学习率和激活模式之间的重叠水平，将海马与皮层分离。同样，额叶皮层和相关的基底神经节系统具有不需要后皮层系统的重要神经专业。总的来说，在功能性计算模型中实施的总体认知体系结构提供了一种丰富而经常微妙的方法来解释广泛的行为和认知神经科学数据。在这里，我们总结了识别记忆，上下文恐惧调节的领域的最新结果，基础神经节病变对刺激 - 反应和位置学习的影响以及敏感的反应。2004 Elsevier Inc.保留所有权利。2004 Elsevier Inc.保留所有权利。