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机器学习的基础
经验，在学术中心上课，或者通过NYU Brightspaces在线上，如果课程是远程同步/混合的，则可以在上课开始时迅速。将在每个课程会议上检查出勤率。如果您已安排了紧接的远程课程/在面对面的课程之前/之后，则可能需要写给nyu.paris.academics@nyu.edu，以查看您是否可以在学术中心上远程课程。很明显您不能上课，就必须立即通过电子邮件通知您的教授和/或学者团队（即在课程开始之前）。缺席仅当它们是由于疾病，摩西中心的住宿，宗教遵守或紧急情况而造成的。您的教授或现场工作人员可能会要求您介绍医生的笔记或纽约大学工作人员的特殊许可作为证明。紧急情况或您希望对其进行秘密对待的其他特殊情况必须向工作人员提出。医生的笔记必须亲自或通过电子邮件提交给学者团队，他们将告知您的教授。无故的缺勤可能会因学生的最终课程成绩扣除2％的扣除，每周的课程都错过了，并且可能会对您的班级参与等级产生负面影响。一门课程中的四个无故缺勤可能会导致该课程失败。迟到了15分钟以上，这是一个无故的缺席。此外，您的教授有权获得延迟加入课程的积分。在内容类中，一个分配中的F可能会导致整个课程的失败。考试，测试和测验，截止日期和口头介绍，这些疾病因疾病而错过的截止日期和口头表现总是需要医生的记录作为文档。学生有责任出示该医生的笔记并将其提交给现场工作人员；在产生该医生的笔记之前，错过的评估将通过F进行评分，并且未安排化妆评估。不管是否缺席，赶上错过的工作是学生的责任。
强化学习的数学
区域： / modulnr。：部门数学 / CIT413036课程结构：讲座：2H练习：2H内容：课程概述了增强学习的数学基础，包括对马克夫决策过程的介绍和表图形的增强性增强学习方法（Monte Carlo，Monte Carlo，时间差异，SARSA，SARSA，SARSA，Q-LEAL，Q-LEARNINGNING，...）。这些主题是通过对随机近似理论的影响来补充的，以对算法进行收敛分析。Prerequisite: MA0001 Analysis 1, MA0002 Analysis 2, MA0004 Linear Algebra 1, MA0009 Introduction to Probability Theory and Statistics, MA2409 Probability Theory Literature : Sutton, Barto (2018): Reinforcement Learning: An Introduction, MIT Press Puterman (1994): Markov Decision Processes: Discrete Stochastic Dynamic Programming, Wiley Kushner, Yin (2010): Stochastic近似和递归算法和应用，施普林格证书：请参阅Tumonline位置/讲座/练习：请参阅Tumonline
基于深度学习的图像分类
摘要：图像分类技术是计算机视觉领域的核心研究方向，随着深度学习技术的发展，研究人员广泛关注的重点。尽管卷积神经网络（CNN）在图像处理方面取得了革命性的进步，但仍然存在诸如过度拟合和处理多种数据集的复杂性之类的问题。本文提出了由卷积神经网络（CNN）模块和时频复合加权模块组成的混合模型。CNN模块有效地执行了深层提取，而时频复合权重模块能够实现更好的性能。通过CIFAR 10的实验验证，本文证明了混合模型在图像分类任务上的出色性能，精度为90％。本文的结果不仅证明了将不同的深度学习体系结构相结合以提高图像分类精度的有效性，而且还为开发未来图像处理技术的开发提供了新的想法和方法。
基于增强学习的估计 -
图3。流过一个气缸。（a）使用p = 3传感器，RL-ROE和KF-ROE状态估计值的RL-ROE和KF-ROE状态估计值的归一化L 2误差。（b）使用p = 3传感器在训练过程中未看到的RE值以及相应的RL-ROE和KF-ROE估计值的RE值的地面真相速度幅度在t = 50处。参考溶液轮廓中的黑色交叉表示传感器位置。（c）左：归一化的L 2误差，使用P = 3传感器时的μ与μ相对于μ。属于训练集S的μ值由大圆圈显示，而测试值则显示为小圆圈。右：归一化的L 2误差，随着时间的推移和RE的测试值进行平均，传感器数量p。在（a）和（c）中，误差指标在5个轨迹上平均具有随机采样的初始真实状态z 0，而阴影区域表示标准偏差。
基于深度学习的多摩斯
目的：三阴性乳腺癌（TNBC）由于其侵略性而构成了重大诊断挑战。这项研究基于最新的多摩学数据开发了创新的深度学习（DL）模型，以增强TNBC亚型和预后预测的准确性。该研究重点是通过展示一个模型，该模型在数据集成，统计性能和算法优化方面取得了重大进步，以解决先前研究的限制。方法：与乳腺癌相关的分子特征数据，包括mRNA，miRNA，基因突变，DNA甲基化和磁共振成像（MRI）图像（MRI）图像，从TCGA和TCIA数据库中获取。本研究不仅将单词词与多摩斯机器学习模型进行了比较，还将贝叶斯优化应用于创新的多摩学数据的DL模型的神经网络结构。结果：多摩管数据的DL模型在亚型预测中显着优于单词模型，在跨验证中达到了98.0％的精度，在验证集中达到97.0％，在外部测试集中达到91.0％。此外，MRI放射素学模型显示出令人鼓舞的性能，尤其是在训练集的情况下。但是，转移测试期间的性能下降强调了DL模型在数据一致性和数字处理方面的多态数据模型的优势。结论：我们的多态DL模型在统计绩效和转移学习能力方面介绍了显着的创新，对TNBC分类和预后预测具有显着的临床相关性。虽然MRI放射线学模型被证明有效，但它需要进一步优化跨数据库的应用，以提高准确性和一致性。我们的发现提供了通过多词数据和DL算法改善TNBC分类和预后的新见解。