XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System感知器
对物联网的隐私机器学习的性能评估
1简介1 1。1问题配方2 1。2研究问题3 1。3贡献3 1。4论文大纲4 2相关工作5 2。1个隐私权培训5 2。2隐私保护推论8 2。2。1个obfnet 10 2。3其他混淆技术12 2。3。1传统混淆技术12 2。3。2 P 3系统13 2。 3。 3 DeepObfuscator 13 2。 3。 4基于GAN的面部混淆14 2。 4差异隐私14 3背景17 3。 1多层感知器17 3。 2卷积神经网络17 3。 3自动编码器18 3。 4神经网络计算复杂度度量19 3。 5降低降低19 3。 5。 1主成分分析（PCA）20 3。 5。 2 t分布的随机邻居嵌入（T-SNE）21 3。 5。 3拥挤问题22 4方法论23 4。 1个obfnet创建23 4。 2像素溢出问题23 4。 3攻击方案24 4。 4量化隐私25 4。 5数据生成26 4。 5。 1彩色素26 4。 5。 2嘈杂的数据集26 4。 5。 3路径数据集28 4。 6反转攻击28 4。 6。 1重建网络（RECNET）29 4。 7特征提取攻击29 4。 7。 1 Colornet 30 4。 7。 9。2 P 3系统13 2。3。3 DeepObfuscator 13 2。3。4基于GAN的面部混淆14 2。4差异隐私14 3背景17 3。1多层感知器17 3。2卷积神经网络17 3。3自动编码器18 3。4神经网络计算复杂度度量19 3。5降低降低19 3。5。1主成分分析（PCA）20 3。5。2 t分布的随机邻居嵌入（T-SNE）21 3。5。3拥挤问题22 4方法论23 4。1个obfnet创建23 4。2像素溢出问题23 4。3攻击方案24 4。4量化隐私25 4。5数据生成26 4。5。1彩色素26 4。5。2嘈杂的数据集26 4。5。3路径数据集28 4。6反转攻击28 4。6。1重建网络（RECNET）29 4。7特征提取攻击29 4。7。1 Colornet 30 4。7。9。2 Noisynet和Pathnet 31 4。8维度降低31 4。9实验体系结构33 4。1灯网33
课程Vitae Andrew M. Saxe
Flesch，Timo，David G. Nagy，Andrew Saxe和Christopher Summerfield（2023）。“与Hebbian上下文门控和成倍衰减的任务信号建模人类的连续学习”。in：PLOS计算生物学19.1。出版商：公共科学图书馆。Flesch，Timo，Andrew Saxe和Christopher Summerfield（3月2023）。“自然和人造代理中的持续任务学习”。in：神经科学的趋势46.3。发布者：Elsevier，pp。199–210。Jarvis，D.，R。Klein，B。Rosman和A.M.萨克斯（2023）。 “关于神经模块的专业化”。 in：第十一国际学习表现会议。 Masís，Javier，Travis Chapman，Juliana Y Rhee，David D Cox和Andrew M Saxe（2023）。 “在感知决策过程中进行策略管理学习”。 in：Elife 12。 Nelli，Stephanie，Lukas Braun，Tsvetomira Dumbalska，Andrew Saxe和Christopher Summerfield（2023）。 “人类和神经网络中的神经知识组装”。 in：Neuron 111.9，pp。 1504–1516。 Patel，Nishil，Sebastian Lee，Stefano Sarao Mannelli，Sebastian Goldt和Andrew M. Saxe（2023）。 “ RL感知器：高维度中政策学习的动态”。 in：ICLR 2023机器学习物理研讨会。 Shamash，Philip，Sebastian Lee，Andrew M. Saxe和Tiago Branco（2023）。 “小鼠通过动作驱动的映射过程识别亚目标”。 in：Neuron 111.12，pp。 1966– 1978年。Jarvis，D.，R。Klein，B。Rosman和A.M.萨克斯（2023）。“关于神经模块的专业化”。in：第十一国际学习表现会议。Masís，Javier，Travis Chapman，Juliana Y Rhee，David D Cox和Andrew M Saxe（2023）。 “在感知决策过程中进行策略管理学习”。 in：Elife 12。 Nelli，Stephanie，Lukas Braun，Tsvetomira Dumbalska，Andrew Saxe和Christopher Summerfield（2023）。 “人类和神经网络中的神经知识组装”。 in：Neuron 111.9，pp。 1504–1516。 Patel，Nishil，Sebastian Lee，Stefano Sarao Mannelli，Sebastian Goldt和Andrew M. Saxe（2023）。 “ RL感知器：高维度中政策学习的动态”。 in：ICLR 2023机器学习物理研讨会。 Shamash，Philip，Sebastian Lee，Andrew M. Saxe和Tiago Branco（2023）。 “小鼠通过动作驱动的映射过程识别亚目标”。 in：Neuron 111.12，pp。 1966– 1978年。Masís，Javier，Travis Chapman，Juliana Y Rhee，David D Cox和Andrew M Saxe（2023）。“在感知决策过程中进行策略管理学习”。in：Elife 12。Nelli，Stephanie，Lukas Braun，Tsvetomira Dumbalska，Andrew Saxe和Christopher Summerfield（2023）。 “人类和神经网络中的神经知识组装”。 in：Neuron 111.9，pp。 1504–1516。 Patel，Nishil，Sebastian Lee，Stefano Sarao Mannelli，Sebastian Goldt和Andrew M. Saxe（2023）。 “ RL感知器：高维度中政策学习的动态”。 in：ICLR 2023机器学习物理研讨会。 Shamash，Philip，Sebastian Lee，Andrew M. Saxe和Tiago Branco（2023）。 “小鼠通过动作驱动的映射过程识别亚目标”。 in：Neuron 111.12，pp。 1966– 1978年。Nelli，Stephanie，Lukas Braun，Tsvetomira Dumbalska，Andrew Saxe和Christopher Summerfield（2023）。“人类和神经网络中的神经知识组装”。in：Neuron 111.9，pp。1504–1516。Patel，Nishil，Sebastian Lee，Stefano Sarao Mannelli，Sebastian Goldt和Andrew M. Saxe（2023）。“ RL感知器：高维度中政策学习的动态”。in：ICLR 2023机器学习物理研讨会。Shamash，Philip，Sebastian Lee，Andrew M. Saxe和Tiago Branco（2023）。“小鼠通过动作驱动的映射过程识别亚目标”。in：Neuron 111.12，pp。1966– 1978年。
自适应计算和机器学习803（NEP 803）
简介：基本概念。监督的学习设置：至少是平方，逻辑回归，感知器，指数家庭，生成学习算法，高斯判别分析，幼稚的贝叶斯，支持向量机器，模型选择和功能选择。学习理论：偏见/差异权衡，工会和切尔诺夫/hoeffding界限，风险投资维度，最坏情况（在线）学习。无监督的学习：聚类，k-均值，期望最大化，高斯人的混合物，因子分析，主成分分析，独立组件分析。强化学习和控制：马尔可夫决策过程，钟声方程，价值迭代和政策迭代，Q学习，价值函数近似，策略搜索，加强，部分可观察到的马尔可夫决策问题。
![arXiv:2203.10009v1 [cs.LG] 2022 年 3 月 18 日](/simg/e\e17efa37af527c5dc7890492313866bff7f746be.webp)
arXiv:2203.10009v1 [cs.LG] 2022 年 3 月 18 日
摘要。如今，机器和深度学习技术广泛应用于从经济学到生物学等不同领域。一般来说，这些技术可以以两种方式使用：尝试将众所周知的模型和架构适应可用数据，或设计自定义架构。在这两种情况下，为了加快研究进程，了解哪种类型的模型最适合特定问题和/或数据类型是很有用的。通过关注脑电信号分析，本文首次在文献中提出了用于脑电信号分类的机器和深度学习基准。在我们的实验中，我们使用了四种最广泛的模型，即多层感知器、卷积神经网络、长短期记忆和门控循环单元，强调哪一种可以成为开发脑电分类模型的良好起点。
摘要。这项工作旨在回顾人工神经网络（ANN）的最典型实现，这些实现是在前馈神经网络中实现的。
摘要。这项工作旨在回顾人工神经网络 (ANN) 的最典型实现，这些实现在前馈神经网络 (FNN) 和循环神经网络 (RNN) 中实现。讨论了 ANN 架构和基本操作原理的本质区别。学习过程的问题分几个部分介绍。使用 ANN 进行预测的优势已在自适应教育学、医学和生物学分类、工业等多个热门领域得到证实。JEL：C45。关键词：人工智能；人工神经网络；前馈神经网络；循环神经网络；感知器。引用：Alytis Gruodis (2023) 人工神经网络在过程建模中的实现。当前实现概述。– 应用业务：问题与解决方案 2(2023)22–27 – ISSN 2783-6967。https://doi.org/10.57005/ab.2023.2.3
基于脑电图的神经网络模型情绪预测
摘要：“情绪”一词指的是个人对事件、人或条件的反应。近年来，研究情绪估计的论文数量有所增加。在本研究中，分析了一个基于三种不同情绪的数据集，该数据集用于使用脑电波对感觉进行分类。在数据集中，六个电影剪辑被用来引出男性和女性的积极和消极情绪。然而，没有触发引发中性情绪的触发器。已经使用各种分类方法来对数据集进行分类，包括 MLP、SVM、PNN、KNN 和决策树方法。研究人员表示，首次使用的 Bagged Tree 技术在本研究中取得了 98.60% 的成功率。此外，使用 PNN 方法对数据集进行了分类，成功率达到 94.32%。关键词：AdaBoost；袋装树；EEG 信号；情绪预测；多层感知器；概率神经网络 1 引言
使用深度学习算法对脑电信号进行自闭症谱系障碍分类
自闭症谱系障碍 (ASD) 是一种影响社交互动和沟通技巧的神经发育障碍。自闭症的诊断是研究人员面临的难题之一。这项研究工作旨在利用深度学习算法通过脑电图 (EEG) 揭示自闭症儿童和正常儿童之间的不同模式。脑信号数据库使用模式识别，其中提取的特征将经过多层感知器网络进行分类过程。执行分类的有前途的方法是通过深度学习算法，这是目前模式识别领域中一种众所周知且优越的方法。分类的性能衡量标准是准确性。百分比越高，意味着自闭症诊断的有效性越高。这可以看作是应用新算法进一步发展自闭症诊断的基础工作，以了解未来治疗的效果如何。
LIPKA-BARTOSIK，Patryk Jan，PERARNAU LLOBET，Marti，BRUNNER，Nicolas。通过自主量子热机进行热力学计算。在：科学进步
我们开发了一种基于自主量子热机的经典计算物理模型。这些机器由连接到不同温度的几个环境的少数相互作用的量子比特 (qubit) 组成。这里利用流经机器的热流进行计算。该过程首先根据逻辑输入设置环境的温度。机器不断发展，最终达到非平衡稳定状态，从中可以通过辅助有限尺寸储层的温度确定计算的输出。这种机器，我们称之为“热力学神经元”，可以实现任何线性可分函数，我们明确讨论了 NOT、3-MAJORITY 和 NOR 门的情况。反过来，我们表明热力学神经元网络可以执行任何所需的功能。我们讨论了我们的模型与人工神经元（感知器）之间的密切联系，并认为我们的模型提供了一种基于物理的替代神经网络模拟实现，更广泛地说，是一种热力学计算平台。
使用...进行自闭症谱系障碍分析
自闭症谱系障碍 (ASD) 极难识别，尤其是在儿童中。科学家进行的精神诊断过程仅仅取决于症状的行为观察 (DSM-5/ICD-10)，这可能会导致错误的诊断。一种名为 ASD-DiagNet 的结构用于在 fMRI 数据的帮助下从健康受试者中对患有 ASD 的受试者进行分类。Eslami 等人 [10] 开发了一种学习方法，使用单层感知器 (SLP) 和自动编码器来提高提取特征的质量。实施数据增强策略以生成训练机器学习模型所需的合成数据集。在由自闭症脑成像数据交换提供的社区数据集上测试了预计的方法。算法的执行时间也得到了减少。测试时仅考虑少量样本（27 个样本的 CMU）。
环境管理杂志
该代码是在Python和Jupyter Notebook [7]中创建的，可以用作未来ML应用程序的模板。在《代码海洋胶囊》中，我们包括了jupyter笔记本和python脚本，以便其他人可以复制与原始研究中相同的结果。该软件有两个部分。第一部分实现了五个ML模型（Logistic回归（LR），K -Neart最邻居（KNN），幼稚的贝叶斯（NB），随机森林（RF）和极端梯度提升（XGBOOST））。在第二部分中实施了两个深度学习模型（多层感知器（MLP）和卷积神经网络（CNN））。将这些模型的性能与准确性，精度，召回和F1得分进行了比较。之后，探索了最佳模型的特征重要性，特征相关性，可变聚类，混淆矩阵和内核密度估计（KDE）。