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脉冲神经网络的最优控制
控制理论提供了一种自然语言来描述多区域交互和灵活的认知任务，例如隐性注意力或脑机接口 (BMI) 实验，这些实验需要找到足够的局部电路输入，以便以上下文相关的方式控制其动态。在最佳控制中，目标动态应该最大化沿轨迹的长期价值概念，可能受控制成本的影响。由于这个问题通常难以处理，因此当前控制网络的方法大多考虑简化设置（例如，线性二次调节器的变体）。在这里，我们提出了一个数学框架，用于对具有低秩连接的随机脉冲神经元的循环网络进行最佳控制。一个基本要素是控制成本，它惩罚偏离网络默认动态（由其循环连接指定），从而促使控制器尽可能使用默认动态。我们推导出一个贝尔曼方程，该方程指定低维网络状态 (LDS) 的值函数和相应的最佳控制输入。最优控制律采用反馈控制器的形式，如果神经元的脉冲活动倾向于将 LDS 移向更高（更低）值的区域，则该控制器向循环网络中的神经元提供外部兴奋性（抑制性）突触输入。我们使用我们的理论来研究将网络状态引导到特定终端区域的问题，这些终端区域可以位于 LDS 中具有慢速动态的区域内或区域外，类似于标准 BMI 实验。我们的结果为一种具有广泛适用性的新方法奠定了基础，该方法统一了神经计算的自下而上和自上而下的视角。
神经网络自然与人工智能
神经科学和人工智能 (AI) 有着悠久的合作历史。神经科学的进步，以及过去几十年计算机处理能力的巨大飞跃，催生了受大脑结构启发的新一代计算机神经网络。这些人工智能系统现在能够实现生物系统的许多高级感知和认知能力，包括物体识别和决策。此外，人工智能现在越来越多地被用作神经科学研究的工具，并正在改变我们对大脑功能的理解。特别是，深度学习已被用来模拟大脑皮层中的卷积层和循环连接如何控制重要功能，包括视觉处理、记忆和运动控制。令人兴奋的是，使用受神经科学启发的人工智能也有望理解大脑网络的变化如何导致精神病理学，甚至可以用于治疗方案。在这里，我们讨论了神经科学和人工智能之间的关系导致该领域取得重大进展的四个领域的最新进展； （1）工作记忆的人工智能模型，（2）人工智能视觉处理，（3）大型神经科学数据集的人工智能分析，以及（4）计算精神病学。© 2021 作者。由 Elsevier Ltd. 出版。这是一篇根据 CC BY-NC-ND 许可协议开放获取的文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。
基于神经网络的预测平台
2022平均值26.024 8.830 63.623 69.806 2.711 STDEV 6.039 1.078 12.644 9.421 433差异36.469.686 1.162.649 159.876.876.668 88.758.025 187.6115
由 DNA 组成的神经网络
在 DNA 计算框架下使用 DNA 执行人工计算任务 [1]。因此，许多作者 [19, 27, 30, 11, 8] 探索了使用 DNA 作为人工神经网络基础的可能性。在本章中，我将介绍基于 DNA 的神经网络这一主题，特别是参考文献 [5] 中提出的方法。介绍将处于相对基础的水平，不要求读者具备生物化学方面的先验知识（因此针对的是来自物理学或计算机科学且对此类方法感兴趣的听众）。在简要概述 DNA 的生物学（第 2 节）和 DNA 计算（第 3 节）之后，我将介绍 DNA 神经网络的基本组成部分，即赢家通吃网络（第 4 节）和 DNA 门（第 5 节）。然后，我将介绍两种基于 DNA 的人工智能方法，即使用 DNA 的赢家通吃网络（第 6 节）和 DNA 储存器计算（第 7 节）。最后，我讨论了这种方法的一些优点和缺点（第 8 节）。第 9 节将进行总结。在我的演讲中，将遵循参考文献 [3]（第 2 节）、[20]（第 3 节）、[26]（第 5 节）、[5]（第 4 和 6 节）和 [12]（第 7 节）。
人工神经网络：概述
一个非线性数据建模系统，其中在输入和输出之间建立复杂关系的模型或模式被称为人工神经网络（ANN）。神经网络具有卓越的学习能力。它们通常被用于手写和面部识别等更复杂的任务。神经网络也称为“ perceptron”。它首次出现在1940年代初期。他们最近才成为人工智能的重要组成部分。神经网络被视为可观察的数据显示设备，其中显示了数据源之间的关系。神经网络由由三个单元的神经层组成，并说明了流量，并用“输入”单元以及一层“封闭的UP”单元组成，这对应于“输出”单元[1]。数据到达数据源，并通过网络逐层通过网络传播，直到达到输出为止。本研究中使用的神经网络在以下各节中进行了详细介绍。如图1。
基于量子神经网络基于Speck- ...
摘要：随着物联网技术的发展，我们的生活中正在使用许多传感器设备。为了保护此类传感器数据，应用了轻质块密码技术，例如Speck-32。但是，还研究了这些轻型密码的攻击技术。块密码具有不同的特征，这些特征在概率上是可以预测的，因此已使用深度学习来解决此问题。自GOHR在加密货币2019年的工作以来，已经对基于深度学习的杰出者进行了许多研究。当前，随着量子计算机的开发，量子神经网络技术正在开发。量子神经网络也可以像经典的神经网络一样学习并对数据进行预测。但是，当前的量子计算机受许多因素（例如，可用量子计算机的规模和执行时间）的限制，这使量子神经网络很难超越经典的神经网络。量子计算机比经典计算机具有更高的性能和计算速度，但这在当前的量子计算环境中无法实现。然而，找到未来量子神经网络在技术开发中起作用的领域非常重要。在本文中，我们提出了NISQ中块密码Speck-32的第一个基于量子神经网络的区别。我们的量子神经差异化因素即使在受约束条件下也成功进行了多达5轮。此外，我们对影响量子神经区分因子性能的各种因素进行了深入分析。由于我们的实验，经典神经区分器的精度为0.93，但是由于数据，时间和参数的限制，我们的量子神经区分剂的精度为0.53。由于环境受到约束，它不能超过经典神经网络的性能，但是它可以作为区别者起作用，因为它的精度为0.51或更高。因此，确定了嵌入方法，量子数和量子层等具有效果。事实证明，如果需要一个高容量的网络，我们必须正确调整，以考虑电路的连接性和复杂性，而不仅仅是添加量子资源。将来，如果有更多的量子资源，数据和时间可用，则可以通过考虑本文提出的各种因素来设计实现更好性能的方法。
使用基于变压器的神经网络
摘要：在这项研究中，我们引入了一种新型的基于变压器的神经网络（DTNN）模型，用于预测锂离子电池的剩余使用寿命（RUL）。所提出的DTNN模型在准确性和可靠性方面显着优于传统的机器学习模型和其他深度学习档案。特别是，DTNN达到0.991的R 2值，平均百分比误差（MAPE）为0.632％，绝对RUL误差为3.2，比其他模型（例如随机森林（RF），决策树（DT），多层perceptron（MLP），REN NERTEN（RN），REN NERTIAL NERTIST（RN NERTIRER NERTIAL（RN））（RN）（rn）（RF）（RF）（RN）（RNN）（RNN）（RNN）（RNN NEFT）（RN NORN NERTER），RNN NOVERRENT NERTER，长期（RN）复发单元（GRU），Dual-LSTM和Decransformer。这些结果突出了DTNN模型在为电池RUL提供精确可靠的预测方面的效率，这使其成为各种应用中电池管理系统的有前途的工具。
