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短期 BCI 神经反馈康复训练引起的 EEG 脑连接变化：案例研究
结果：结果显示两组的 ERD 功率衰减估计没有显著差异。但与无反馈组相比，神经反馈组的 ERP 脑网络参数有显著变化和趋势特性。短期 MI 训练后，神经反馈组的 Mu 波段功率衰减增加但不显著（拟合线斜率 = 0.2，t 检验值 p > 0.05），而非反馈组则出现不显著的下降（拟合线斜率 = − 0.4，t 检验值 p > 0.05）。在基于 ERP 的脑网络分析中，神经反馈组的网络参数在所有尺度上均显著衰减（t 检验值：p < 0.01）；而非反馈组的大多数网络参数没有显著变化（t 检验值：p > 0.05）。
生成对抗网络的收敛动力学
拟合神经网络通常求助于随机（或类似）的梯度下降，这是梯度下降动力学的耐噪声（且有效的）分辨率。它输出了一系列网络参数，这些参数在训练步骤中会演变。梯度下降是极限，当学习率较小并且批处理大小不限时，在训练过程中获得的这组越来越最佳的网络参数。在此贡献中，我们研究了机器学习中使用的生成对抗网络中的收敛性。我们研究了少量学习率的限制，并表明，与单个网络培训类似，GAN学习动力趋于消失学习率至一定的限制动态。这导致我们考虑度量空间中的进化方程（这是我们称为双流的自然框架）。我们给出了解决方案的正式定义，并证明了这种转化。该理论然后将其应用于甘斯的特定实例，我们讨论了这种见解如何有助于理解和减轻模式崩溃。关键字：gan;公制流；生成网络
基于EEG的驱动疲劳检测，使用两级学习层次径向基础函数 将药物重新定位到阿尔茨海默氏病的三孔深神经网络中的线粒体融合蛋白2 表观遗传时钟捕获的DNA甲基化加速年龄影响乳腺癌风险
脑电图（EEG）的驾驶疲劳检测最近由于脑电图技术的非侵入性，低成本和可饮用的性质而引起了人们的关注，但是从嘈杂的EEG EEG信号中提取信息以驱动疲劳检测的嘈杂的EEG信号仍然具有挑战性。径向基函数（RBF）神经网络由于其线性参数网络结构，强大的非线性近似能力和所需的概括属性而吸引了很多注意力。RBF网络性能在很大程度上取决于网络参数，例如隐藏节点的数量，中心向量的数量，宽度和输出权重。但是，直接优化所有网络参数的全局优化方法通常会导致高评估成本和缓慢的收敛性。为了提高基于EEG的驱动疲劳检测模型的准确性和效率，本研究旨在开发两级学习层次结构RBF网络（RBF-TLLH），该网络（RBF-TLLH）允许对关键网络参数进行全局优化。在模拟驾驶环境中，在疲劳和警报状态下，在疲劳和警报状态下收集了实验性脑电图数据。首先利用主成分分析来从EEG信号中提取特征，然后使用拟议的RBF-TLLH用于驾驶状态（疲劳与警报）分类。结果表明，与其他广泛使用的人工神经网络相比，提出的RBF-TLLH方法实现了更好的分类性能（平均准确性：92.71％；接收器工作曲线下的面积：0.9199）。此外，只需要使用拟议的RBF-TLLH分类器中的培训数据集确定三个核心参数，这增加了其可靠性和适用性。发现表明，提出的RBF-TLLH方法可以用作可靠的基于EEG的驱动疲劳检测的有希望的框架。
纳米电子学/材料科学课程大纲（MTQP09）
网络定理、网络图、节点和网格分析。时域和频域响应。镜像阻抗和无源滤波器。双端口网络参数。传递函数、信号表示。电路分析的状态变量法、交流电路分析、瞬态分析。逻辑系列、触发器、门、布尔代数和最小化技术、多振荡器和时钟电路、计数器环、波纹。同步、异步、上下移位寄存器、多路复用器和多路分解器、算术电路、存储器、A/D 和 D/A 转换器。调制指数、频谱、AM 生成（平衡调制器、集电极调制器）、幅度解调（二极管检测器其他形式的 AM：双边带抑制载波、DSBSC 生成（平衡调制器）、单边带抑制载波、SSBSC 生成和相位调制、调制指数。
与其在强化学习应用程序的相关数据的过度参数深度非参数回归
在本文中，我们为在有依赖数据的存在下提供了过度参数深的非参数回归的统计保证。通过分解误差，我们建立了非渐近误差界限以进行深度估计，这是通过有效平衡近似和概括误差来实现的。我们得出了具有约束权重的H型函数的近似结果。此外，概括误差受重量标准的界定，允许神经网络参数编号大得多。此外，我们通过假设样品起源于具有较低内在维度的分布来解决维度诅咒的问题。在这个假设下，我们能够克服高维空间所带来的挑战。通过结合额外的错误传播机制，我们为过度参数深拟合的Q-材料提供了Oracle不等式。
在基于价值的深度强化学习中，修剪的网络是一个很好的网络
尽管成功地将深入学习（RL）应用于现实世界中的问题（Mnih等人，2015年； Berner等。，2019年； Vinyals等。，2019年； Fawzi等。，2022; Bellemare等。，2020），越来越多的证据表明训练这些网络时会引起挑战和病理（Ostrovski等人。，2021; Kumar等。，2021a; Lyle等。，2022; Graesser等。，2022; Nikishin等。，2022; Sokar等。，2023; Ceron等。，2023）。特别是，已经表明，深度RL药物不足以利用网络的参数：Kumar等人。（2021a）证明存在隐式未参数化，Sokar等人。（2023）表明，训练期间有大量神经元和Graesser等。（2022）表明，稀疏训练方法可以使用很小的原始网络参数保持性能。
Pradipta Kumar Mishra、Suresh Chandra Satapathy* 和 Minakhi 使用基于优化的深度卷积神经网络对 MRI 脑肿瘤图像进行分割
摘要：脑图像分割应该准确完成，因为它有助于预测致命的脑肿瘤疾病，从而可能控制事先知道的恶意脑图像片段。通过脑肿瘤分割程序可以提高脑肿瘤分析的准确性。早期的 DCNN 模型不考虑学习实例的权重，这可能会降低分割过程的准确性。考虑到上述观点，我们提出了一个框架，使用基于群体智能的算法（如遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）、灰狼优化（GWO）和鲸鱼优化算法（WOA））来优化 DCNN 模型的网络参数，例如权重和偏差向量。模拟结果表明，WOA 优化的 DCNN 分割模型优于其他三种基于优化的 DCNN 模型，即 GA-DCNN、PSO-DCNN、GWO-DCNN。
用于 18F-FDG PET 成像的新型个体代谢脑网络
方法：首先，根据单个受试者与正常对照组 (NC) 平均摄取的区域间效应大小差异计算加权矩阵。然后将单个受试者的加权矩阵乘以 NC 队列的基于组的连接矩阵。为了研究所提出的个体代谢网络的性能，使用所提出的个体代谢网络构建了 NC、sMCI (稳定型轻度认知障碍)、pMCI (进行性轻度认知障碍) 和 AD 组的半球间和半球内连接模式，并与基于组的结果进行比较。估计了生成的个体代谢网络的全局效率和聚类系数的网络参数以及默认模式网络 (DMN) 中的网络密度得分 (NDS)，并在 AD 疾病组中进行了比较。
通过神经网络介导的特征提取增强四肢瘫痪参与者对脑机接口的控制
为了推断意图，脑机接口必须提取能够准确估计神经活动的特征。然而，信号质量随时间推移而下降，阻碍了使用特征工程技术恢复功能信息。通过使用植入三位人类参与者大脑皮层的电极阵列记录的神经数据，我们在此展示了卷积神经网络可用于将电信号映射到神经特征，方法是联合优化特征提取和解码，但所有电极必须使用相同的神经网络参数。在这三位参与者中，神经网络在所有指标的光标控制任务中都带来了离线和在线性能改进，优于宽带神经数据的阈值交叉率和小波分解（以及其他特征提取技术）。我们还表明，经过训练的神经网络无需修改即可用于新的数据集、大脑区域和参与者。