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使用深神网络和基于特征的融合
这项研究通过将深度神经网络（DNN）模型与基于特征的融合整合在一起，介绍了一种创新的药物配方优化方法。该研究利用各种数据集，包括分子数据库，生物反应数据集和药代动力学信息，以对影响生物系统中药物行为的复杂因素进行整体理解。DNN模型以其处理高维数据和捕获复杂关系的能力而被选为基于特征的融合，以增强药物制剂的认知策略。在10个试验中进行的模型的定量评估产生了令人鼓舞的结果。DNN模型表现出值得称赞的性能，平均精度为91.8％，精度为89.2％，召回93.5％，F1得分为91.3％。但是，基于特征的融合方法始终优于DNN，平均准确度为93.5％，精度为91.7％，召回94.6％，F1得分为92.8％。这些结果突出了基于特征的融合方法在优化药物制剂，展示更高的定量指标以及精确度和召回之间更加平衡的权衡方面的优越性。这项研究通过提供一个结合高级认知策略的强大框架来推动药物制定领域，从而有助于更有效和个性化的治疗干预措施。
使用深神网络和稀疏自动编码器
基于大脑计算机界面（BCI）系统的情绪分类是一个吸引人的研究主题。最近，已经对BCI系统的情绪分类进行了深入学习，并与传统的分类方法进行了比较。在本文中，提出了一种新型的深层神经网络，用于使用脑电图系统进行情绪分类，该系统结合了卷积神经网络（CNN），稀疏自动编码器（SAE）和深神经网络（DNN）。在拟议的网络中，CNN提取的功能首先发送到SAE进行编码和解码。然后将冗余降低的数据用作分类任务的DNN的输入特征。使用DEAP和种子的公共数据集用于测试。实验结果表明，所提出的网络比情绪识别的常规CNN方法更有效。对于DEAP数据集，价值和唤醒的最高识别精度分别达到了89.49％和92.86％。但是，对于种子数据集，最佳识别精度达到96.77％。通过组合CNN，SAE和DNN并分别训练它们，提出的网络被显示为具有比常规CNN更快的收敛速度的有效方法。
深度学习与人工智能
不受位置变化的影响。生物控制论，36（4），193-202。 https://doi.org/10.1007/BF 00344251 Goodfellow, I.、Bengio, Y. 和 Courville, A. (2016)。深度学习。麻省理工学院出版社。 （Schmidt、I. Schiffman、Y. Schaefer、A. 化学工程师和仪器仪表（2018）Graves、A.、Wayne、G. 和 Danihelka、I.（2014）。神经图灵机。 arXiv。 Ha, D. 和 Schmidhuber, J. (2018)。世界模特。 arXiv。 https://arxiv.org/abs/1803.10122 Han, K., Wang, Y., Chen, H., Chen, X., Guo, J., Liu, Z., Tang, Y., Xiao, A., Xu, C., Xu, Y., Yang, Z., Zhang, Y., & Tao, D. (2020 年)。关于视觉变压器的调查。 arXiv。 https://arxiv.org/abs/2012.12556 Higgins, I., Amos, D., Pfau, D., Racaniere, S., Matthey, L., Rezende, D., 和 Lerchner, A. (2018)。迈向解开表征的定义。 arXiv。 https://archiv. org/abs/1812.02230 美国国立卫生研究院（AI）（2020 年）。 2020 年人工智能市场：5 年历史的人工智能创新和 5 年历史的临床试验 LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015 年)。深度学习。自然，521，436-444。 http://dx.doi.org/10.1038/nature 14539 Mansimov, E., Parisotto, E., Ba, JL 和 Salakhutdinov, R. (2015)。利用注意力机制根据标题生成图像。 arXiv。 https://archiv.org/abs/1511.02793 纽约（2015 年）。 我的一位朋友是角川家族的成员（2016年）（2016年）。 http://dx.doi.org/10.1037/0033-295X.101.1.13 McCulloch, WS 和 Pitts, W. (1943)。神经活动中蕴含的观念的逻辑演算。数学生物物理公报，5（4），115-133。 https://doi.org/10.1007/BF02478259 Nakkiran, P.、Kaplun, G.、Bansal, Y.、Yang, T.、Barak, B. 和 Sutskever, I. (2019)。深度双重下降：更大的模型和更多的数据会带来危害。 arXiv。 https://arxiv.org/abs/ 1912.02292 Perez, J.、Marinkovic, J. 和 Barcelo, P.（2019 年 5 月 6-9 日）。论现代神经网络架构的图灵完备性。 ICLR 2019：第七届学习表征国际会议。路易斯安那州新奥尔良。美国。 Radford , A.、Kim , JW、Hallacy , C.、Ramesh , A.、Goh , G.、Agarwal , S.、Sastry , G.、Askell , A.、Mishkin , P.、Clark , J.、Krueger , G. 和 Sutskever , I. (2021)。从自然语言监督中学习可转移的视觉模型。 arXiv。 https://arxiv.org/abs/2103.00020 Ramachandran, P., Zoph, B., 和 Le, QV (2017)。寻找激活函数。 arXiv。 https://arxiv.org/abs/ 1710.05941 Razavi, A., van the Word, A. 和 Vinyals, O. (2019)。使用 VQ-VAE-2 生成各种高保真图像arXiv。 https://arxiv.org/abs/1906.00446 Reed, S.、Akata, Z.、Yan, X.、Logeswaran, L.、Schiele, B. 和。
semdeep：具有深神网络和机器学习的结构方程建模
lundberg＆Lee（2017）提出了一种统一的方法，以应用局部解释性（单个样本中单个变量的可变分配）和全局解释性（整个模型的可变概述），通过应用Shapley（1953）提出的游戏理论的收益原理的公平分布，通过应用收益原理的公平分布。现在称为Shap（Shapley添加说明），该建议的框架解释了ML模型的预测，其中输入变量代替了玩家，并且使用Shapley值来衡量它们对特定预测的贡献。连续地，Redell（2019）提出了一个度量标准，该指标将Shapley值的添加特性与Gelman（2018）的R平方（R2）的鲁棒性相结合，以产生一个方差分解，以准确地将每个变量对模型的探索功率的贡献进行贡献。我们还使用签名的R2，以表示与线性SEM一致的连接的调节，因为DAG中的边缘表示节点调节（如果阳性；如果抑制，如果为阴性）。使用符号（beta）（即，来自输入节点上的输出节点的线性模型（LM）拟合的系数估计值）的符号已被重新覆盖。此外，为了确定节点调节相对于DAG的局部意义，可以通过将其输入节点的ShapleyR2求和来计算每个结果节点的R-squared值的塑形分解（r = 1，...，...，r）。因此，该函数使用进度条来检查每个观察值的内核形状评估的进度。最后，应该注意的是，计算内核形状值所需的操作本质上是耗时的，计算时间与预测变量数量和观测值的数量成正比。
与神的统一：通过
4 Tierney，M。皇家爱尔兰学院的会议记录。第C节：考古学，凯尔特研究，历史，语言学，文学42（1934）：199。 5与伯克特（Burkert），克林顿（Clinton）等历史学家相反，伊利诺伊州古典研究29（2004）：87-88指出，远程机构和阿纳克托伦（Anaktoron）是同一个人。 为了本文，我利用了伯克特的定义，因此，Telesterion指的是整个结构，而Anaktoron则是指远程机构内较小的矩形建筑物。 6哲学家和Eunapius，哲学家和哲学家的生活600-601的生活。 ed。 和trans。 Graeme Miles和Han Baltussen，勒布古典图书馆（马萨诸塞州剑桥：哈佛大学出版社，2023年）。第C节：考古学，凯尔特研究，历史，语言学，文学42（1934）：199。5与伯克特（Burkert），克林顿（Clinton）等历史学家相反，伊利诺伊州古典研究29（2004）：87-88指出，远程机构和阿纳克托伦（Anaktoron）是同一个人。为了本文，我利用了伯克特的定义，因此，Telesterion指的是整个结构，而Anaktoron则是指远程机构内较小的矩形建筑物。6哲学家和Eunapius，哲学家和哲学家的生活600-601的生活。ed。和trans。Graeme Miles和Han Baltussen，勒布古典图书馆（马萨诸塞州剑桥：哈佛大学出版社，2023年）。
后量子密码学神经网路
摘要近年来，量子计算机和Shor的量子算法对当前主流非对称加密方法构成了威胁（例如RSA和椭圆曲线密码学（ECC））。因此，有必要构建量子后加密（PQC）方法来抵抗量子计算攻击。因此，本研究提出了一个基于PQC的神经网络，该神经网络将基于代码的PQC方法映射到神经网络结构上，并提高具有非线性激活功能，密文的随机扰动以及Ciphertexts均匀分布的密封性遗迹的安全性。在实际实验中，本研究使用蜂窝网络信号作为案例研究，以证明基于PQC的基于PQC的神经网络可以进行加密和解密，并具有密文的均匀分布。将来，提出的基于PQC的神经网络可以应用于各种应用程序。关键字：量词后密码学，McEliece密码学，神经网络
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