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World File Search System递归函数
通过递归自我...
作为AI功能，越来越多地超过了人类在复杂任务中的水平，当前的一致性技术在内，包括SFT和RLHF在确保可靠的监督方面面临着基本挑战。这些方法依赖于直接的人类评估，并且当AI输出超过人类认知阈值时变得站不住脚。应对这一挑战，我们探讨了两个假设：（1）对批评的行为比批评本身更容易，从而扩展了广泛认可的观察，即验证比批评本身是一种专业的一代形式，而对cripique领域来说比生成更容易。 （2）这种难度关系被递归地持有，表明当直接评估是不可行的，进行高阶的文献（例如，对批评批评的批评）提供了更可拖延的监督途径。考试这些假设，我们在多个任务中执行人类，人类和AI-AI实验。我们的结果表明，支持这些假设和表达的令人鼓舞的证据表明，递归自我批判是可扩展监督的有前途的方向。
所有的递归亚型
递归类型和有限的量化是许多现代编程语言中的突出特征，例如Java，C＃，Scala或打字稿。不幸的是，过去显示递归类型，有限的定量和亚型之间的相互作用在过去是有问题的。因此，定义一个结合这些特征并具有理想特性的简单基础演算，例如可确定性，亚型的传递性，保守性以及声音和完整的算法配方是长期的挑战。本文显示了如何在称为𝐹𝐹≤的新微积分中使用ISO回复类型扩展。𝐹≤是一种众所周知的多态演算，具有有界定量的限制。在𝐹𝐹≤中，我们添加了ISO恢复类型，并使用最近提出的名义展开规则来相应地通过ISO恢复亚型扩展了亚型关系。此外，我们还使用所谓的结构折叠/展开规则来打字，这是受Abadi，Cardelli和Viswanathan（1996）提出的结构展开规则的启发。结构规则为文献中更传统的折叠/展开规则增添了表达能力，它们可以实现其他应用程序。我们提出了几个结果，包括：类型的声音；传递性；超过𝐹≤的保守性；以及𝐹≤的声音和完整的算法公式。我们研究了两个变体𝐹≤。第一个使用核的扩展（一种众所周知的可决定变体𝐹≤）。此扩展名接受等效而不是相等的界限，并显示出可以保留可决定的亚型。第二个变体采用全𝐹≤规则进行有限的定量，并且具有不可确定的亚型。此外，我们还研究了𝐹𝐹的内核版本的扩展名，称为𝐹𝜇≤≥≥报，具有相交类型和下限定量的形式。来自𝐹𝐹内核版本的所有属性都保留在𝐹𝜇≤≥。本文中的所有结果均已在COQ Theorem Prover中形式化。
使用非递归和递归刚体动力学的高效系留气球模型公式
推荐引用 推荐引用 Hembree, Bradley C.，“使用非递归和递归刚体动力学的高效系留气球模型公式”（2010 年）。学位论文。260。https://louis.uah.edu/uah-dissertations/260
神经符号递归机
当前的学习模型通常难以实现像人类一样的系统泛化，特别是在从有限的数据中学习组合规则并将它们推断为新的组合时。我们引入了神经符号递归机（NSR），其核心是根基符号系统（GSS），允许直接从训练数据中产生组合语法和语义。NSR采用模块化设计，集成了神经感知、句法分析和语义推理。这些组件通过一种新颖的演绎-溯因算法进行协同训练。我们的研究结果表明，NSR的设计充满了等变性和组合性的归纳偏差，使其具有良好的表现力，可以熟练地处理各种序列到序列任务并实现无与伦比的系统泛化。我们在四个旨在探测系统泛化能力的具有挑战性的基准上评估了NSR的有效性：用于语义分析的SCAN、用于字符串操作的PCFG、用于算术推理的HINT和组合机器翻译任务。结果证实了 NSR 在泛化和可转移性方面优于当代神经和混合模型。
通过深入的增强学习和递归
摘要：Rubik的立方体是一种典型的组合拼图，具有较大的状态空间，具有单个目标状态。不太可能使用随机生成的动作订单来检索目标状态，从而为机器学习带来独特的挑战。上面提出的工作是用递归和深猫来解决魔方的上述工作，这是一种深入的加强学习方法，该方法学习了如何在没有任何特定领域知识的情况下以逆转目标状态解决日益困难的状态。DeepCubea解决了所有测试模式的100％，找到了目标状态的最短路径60.3％。深度立方体概括到其他组合难题，并能够解决15个拼图，24个拼图，35个拼图，48个拼图，灯光和苏科班，在大多数可验证的情况下找到了最短的路径。这些模型接受了1-4 GPU和20-30 CPU训练。这在整个培训中都有所不同，因为培训经常被停止并再次开始为其他过程腾出空间。进一步，我们的实验比较了递归和深腹部之间的Rubik立方体解决的结果以及最先进的模型。稍后，我们打算使用应用程序开发新的深度学习模型。
使用递归特征消除方法
摘要。情感识别是情感计算的一个分支，在过去几十年中引起了极大的关注，因为它可以实现更自然的脑部计算机界面系统。脑电图（EEG）已被证明是情绪识别的有效方式，可以跟踪和记录用户情感状态，尤其是对于原始的情感事件（例如唤醒和价值）。尽管已经显示出大脑信号与情绪状态相关，但提出的模型的有效性在某种程度上受到限制。挑战是提高准确性，同时适当提取有价值的功能可能是成功的关键。本研究提出了一个基于结合分形维度和递归特征消除方法的框架，以增强基于EEG的情绪识别的准确性。要提取和使用基于频谱的分形尺寸和基于光谱的特征，以更准确地识别。递归功能消除将用作特征选择方法，而情绪的分类将由支持向量机（SVM）算法进行。将使用广泛使用的公共数据库测试所提出的框架，与其他研究相比，结果有望证明其准确性和鲁棒性更高。这项研究的贡献主要是关于改善基于脑电图的情绪分类精度。潜在的限制对结果的通用性可能是不同的，因为不同的脑电图数据集可能会为同一框架产生不同的结果。因此，尝试不同的EEG数据集并测试替代特征选择方案对于将来的工作非常有趣。
第 10 章 递归网络
请注意，这些可变大小的结构可以出现在输入级别、输出级别或两者。例如，翻译问题可以看作是序列到序列的问题。输入和输出序列不必具有相同的长度。蛋白质二级结构的预测可以看作是从具有 20 个字母的字母表（每个字母代表一种天然存在的氨基酸）到具有三个字母的字母表（对应于三个主要的二级结构类别（α-螺旋、β-链和卷曲））的翻译问题。在这种特殊情况下，输入序列和输出序列具有相同的长度。在解析问题中，输入是序列，输出是树。在蛋白质接触图预测中，输入是序列，输出是矩阵，依此类推。在所有这些问题中，标签可以存在于节点上、边缘上或两者上。有机化学中的小分子可以在节点上具有与原子类型（例如 C，N，O，H）相对应的标签，也可以在边缘上具有与键类型（例如单键，双键，三键和芳香键）相对应的标签。
人才流失是可持续发展的函数
摘要：本文的主要目的是研究马其顿共和国的“人才流失”现象及其对可持续发展的影响。当高技能、受过良好教育的专业人士从发展中国家永久移民到发达国家时，就会发生这种情况。本文概述了高技能人才从我国和巴尔干半岛移民的现状。与此相关，我们分析了与欧盟国家相比，它如何影响这些国家的转型过程和劳动力市场。研究方法是使用详细的问卷进行，马其顿几所公立和私立学院的学生回答了问卷。可以得出结论，人才流失对马其顿共和国可持续发展的影响以及我国目前的人才流失状况令人担忧，因此值得特别关注。采取措施减少人才流失应被视为国家观点。
使用Lyapunov函数
摘要。这项研究研究了非线性系统的稳定性，尤其是特征值所特征的系统。我们引入动态Lyapunov作为稳定性分析的机制，尤其是在没有明确解决方案的情况下。作者在平衡点提供了稳定标准，证明了指数稳定性并确保在干扰后恢复平衡。结果对控制系统的设计和分析具有很大的影响，因为它们提供了一种新的方法来实现稳定性，而无需使用复杂的计算或假设。摘要描绘了Riemann – Liouville分数积分，Caputo分数积分和衍生物以及Mittag -Leffler函数。该研究采用了根 - 荷威族人的标准，并引入了超偶然陈系统的新表述。分数超链系统（FHC）代表了一个复杂的研究框架。