亚洲男人的天堂2018av,欧美草比,久久久久久免费视频精选,国色天香在线看免费,久久久久亚洲av成人片仓井空

本書對深度學習模型可解釋性的最新研究工具進行了全面的策劃、闡述和說明性討論，重點是神經網絡架構。此外，還包括計算機視覺、光學和機器學習相關主題的應用導向型文章中的若干案例研究。

這本書可以作為深度學習中涵蓋最新主題的可解釋性的專題論文，也可以作為研究生的教科書。負責研究、開發和應用的科學家從它的系統闡述中受益。

本書的動機是深度學習架構的黑箱性質與其編碼的知識模型的人類可解釋性之間的巨大差距。人工智能模型的準確性和可理解性對于人工智能和人類智能的共存和協作變得越來越重要。在某些危及生命的應用中，可解釋性對于根本原因分析和人類決策至關重要。本書側重于對深度學習模型可解釋性的最新研究工具進行全面的策劃、闡述和說明性討論，重點是神經網絡架構。其中很大一部分工作補充了現有的深度學習和神經網絡教科書，并以過去十年的工作為基礎，其中重點是網絡中編碼的知識的可視化和可解釋性。這些工作來自計算機視覺、模式識別和深度學習領域的領先會議和期刊。此外，還包括來自不同領域的面向應用文章的幾個案例研究，包括計算機視覺、光學和自然語言處理。在目前與深度學習、機器學習和神經網絡相關的研究生課程中，缺乏處理可解釋性主題的教學材料。這主要是因為機器學習社區之前的重點是精度，而可解釋性的問題是一個新興的話題。然而，隨著書籍[81]、[428]、課堂講稿[532]、新課程以及觀點[520]的出版，它作為越來越相關的主題正在獲得吸引力。然而，這些工作中對通用機器學習的關注意味著，深度學習中的可解釋性問題目前仍然沒有得到足夠的深度解決，深度學習現在在各種機器學習應用中廣泛使用。因此，這本教科書將是致力于這一主題的先驅教科書之一。這可能會導致設立關于這一主題的專門研究生課程，因為人們認為需要這類課程，但缺乏關于這一主題的有組織的材料是一個突出的障礙。

在第一章中，我們介紹了本書的背景和動機，幫助讀者設定對本書的期望并理解材料的范圍。我們還通過總結深度學習的演變提供了一個簡短的歷史。在此過程中，我們也闡明了這種演變如何導致知識抽象化的增加，從而形成了眾所周知的黑箱模型，它編碼了知識但并未解釋知識。我們自然地將這個討論引向可解釋性的問題，確定了其必要性以及所面臨的挑戰。我們也澄清了本書的重點是解決現有深度學習架構中的可解釋性，而將新的天然可解釋的深度學習架構的設計主題委托給最后一章的一個小節（并可能在未來的本書第二卷中）。

在第二章中，我們介紹了深度學習的各種現代主題，包括傳統的神經網絡架構、學習機制以及深度學習的挑戰。本章的目標是介紹背景概念并為后續章節的技術闡述做準備。特別地，我們將會覆蓋卷積神經網絡、自編碼器、對抗神經網絡、圖神經網絡和神經模糊網絡，因為在接下來的章節中將詳細探討這些范式的可解釋性機制。同樣，具體的學習機制將會被解釋，以便在后續章節中識別可解釋性的損失或機會。出于全面性的考慮，我們還將包含一節關于其他類型的深度學習方法，即使在其他章節中并未詳述它們的可解釋性。

在第三章中，我們開始全面處理可解釋性。具體來說，我們在深度學習方法的一般特性的背景下討論可解釋性的概念。我們從討論神經元和特征級別的抽象知識編碼開始，然后討論抽象編碼的可解釋性和可視化。從理解概念、優點和缺點的角度出發，我們討論了諸如激活圖、顯著性、注意力模型等常規技術。然后，我們分析了在優化或學習過程中知識如何傳播，作為深入了解如何解釋使用深度學習模型學習的知識的挑戰和機會。神經網絡通過連續的非線性激活提取特征，這使得知識表示變得困難，同時對噪聲和不完整數據區域敏感。我們使用一個案例研究討論了知識與性能的關系。最后，我們討論了深度編碼與淺層編碼的解釋，這兩者的性能存在競爭。因此，本章涵蓋了一系列普遍適用于任何深度學習架構的可解釋性主題。

第四章專門介紹針對特定單一架構的可解釋性方法。本章選擇的架構有卷積神經網絡、自編碼器網絡、對抗網絡和圖學習技術。我們包括了與這些架構相關的相對較新的主題，例如卷積神經網絡的新概念“卷積追蹤”，自編碼器網絡潛在空間中抽象特征的可解釋性，對抗網絡中判別模型的可解釋性，以及圖神經網絡的圖嵌入解釋性。我們為每種架構給出了至少一個案例研究，包括來自各種應用領域的案例。我們也簡要地參考了注意力網絡，這種網絡在設計中固有地包含了某種可解釋性。

第五章專門討論模糊深度學習。這種方法與以神經網絡為中心的深度學習略有不同，因為模糊邏輯和基于規則的推理是這類網絡設計的核心。對解釋的需求導致了對基于規則的系統的再度關注。這也是一個被獨立研究的主題，很少在深度學習和可解釋性的特定背景下研究。我們通過闡述模糊深度學習的主題和相關的.

今天，人工智能(AI)和機器學習/深度學習(ML/DL)已經成為信息技術中最熱門的領域。在當今社會，許多智能設備依賴于AI/ML/DL算法/工具進行智能操作。盡管AI/ML/DL算法和工具已經在許多互聯網應用程序和電子設備中使用，但它們也容易受到各種攻擊和威脅。AI參數可能被內部攻擊者扭曲;DL輸入樣本可能被對手污染;在許多其他攻擊和威脅中，ML模型可能會因改變分類邊界而被誤導。這樣的攻擊會使人工智能產品變得危險。雖然本討論的重點是基于AI/ML/DL的系統中的安全問題(即保護智能系統本身)，但AI/ML/DL模型和算法實際上也可以用于網絡安全(即使用AI來實現安全)。由于AI/ML/DL安全是一個新興的領域，許多研究人員和行業專業人士還不能對該領域進行詳細、全面的了解。本書旨在提供各種應用程序中相關安全問題的挑戰和解決方案的完整圖景。它解釋了高級人工智能工具中如何發生不同的攻擊，以及克服這些攻擊的挑戰。然后，書中描述了許多實現人工智能安全和隱私的有希望的解決方案。這本書的特點有七個方面:

• 這是第一本解釋人工智能系統的各種實際攻擊和對策的書
• 給出了定量的數學模型和實際的安全實現
• 它涵蓋了“保護人工智能系統本身”和“使用人工智能實現安全”。
• 它用詳細的攻擊模型涵蓋了所有先進的AI攻擊和威脅
• 為人工智能工具中的安全和隱私問題提供了多種解決空間
• 解釋了機器學習和深度學習在安全和隱私問題上的差異
• 本書涵蓋了許多實際的安全應用程序

 在過去的幾年中，計算機視覺領域的遙感技術已經取得了巨大的進展。這種成功和進步主要歸功于深度學習(DL)算法的有效性。此外，遙感界已經將注意力轉移到深度學習上，深度學習算法已經在許多圖像分析任務中取得了顯著的成功。然而，在遙感方面，由于數據采集和注釋困難造成的一些挑戰尚未完全解決。**本文收錄了利用計算機視覺、深度學習和人工智能在遙感領域的新發展。**發表的文章包括基本的理論分析，以及那些演示它們在現實問題中的應用。

//www.barnesandnoble.com/w/deep-learning-and-computer-vision-in-remote-sensing-mdpi-ag/1143186513

在過去的十年中，自然語言處理(NLP)系統幾乎完全建立在大型神經模型的基礎上。由于這些模型的能力，可行的任務范圍擴大了，應用的空間也擴大了，包括具有現實世界影響的子領域，如事實核查、假新聞檢測和醫療決策支持。這些模型的規模和非線性的增加導致了不透明，阻礙了機器學習從業者和外行用戶理解其內部原理并從其預測中獲得意義或信任的努力。可解釋人工智能(XAI)和更具體的可解釋NLP (ExNLP)領域通過提供對人類用戶有意義的文本解釋，已成為糾正這種不透明度并確保模型在高風險場景中的可靠性和可信性的活躍領域。可以檢查為其個人預測提供理由的模型，以調試、量化偏差和公平性、理解模型行為以及確定魯棒性和隱私(Molnar 2019)。無論任務模式如何，文本解釋是機器學習數據集中的主要解釋形式。因此，本文涵蓋了自然語言任務解釋和自然語言任務解釋兩個方面。本文提出了兩種語義定義下的模型解釋質量評估測試集:忠實度(faithfulness)和人類可接受性(human acceptability)。我使用這些評估方法來研究兩種解釋形式和三種模型架構的效用。最后，我提出了兩種方法來提高解釋質量——一種增加了忠實突出解釋的可能性，另一種提高了人類對自由文本解釋的可接受性。本文努力增加在實踐中部署人工智能系統時積極使用和產生結果的可能性。

通過人工智能實現工業4.0的路線圖

本書介紹了關于人工智能應用于工業4.0的主要方面的全面和最新的技術解決方案。 工業4.0的愿景已經被討論了相當長的一段時間，現在的技術已經足夠成熟，可以將這一愿景變成一個偉大的現實。第四次工業革命，又稱工業4.0，涉及到將技術支持的更具深度和決定性的自動化注入制造過程和活動。幾種信息和通信技術正在集成和用于實現制造過程的加速和增強。本書探索和教育了區塊鏈技術、人工智能、制造業供應鏈、加密貨幣的最新進展，以及它們對實現工業4.0目標的關鍵影響。因此，本書為決策者實現這種轉換提供了一個概念框架和路線圖。

//www.wiley.com/en-ae/A+Roadmap+for+Enabling+Industry+4+0+by+Artificial+Intelligence-p-9781119905127

第一章是一個系統的文獻回顧，介紹工業4.0如何由于數字化和人工智能(AI)的多方面專長而取得顯著成功。 第二章首先概述了工業4.0的演進，工業4.0推動了制造業和其他相關行業的數字化轉型。接下來，本章闡述了云計算如何在經濟上支持大規模物聯網。 第三章討論了供應鏈在制造業中的重要性，尤其是在我們日常生活中最重要的行業之一的快速消費品行業。它為在這些行業的供應鏈中使用該技術提供了一個框架。 第四章提供了一個全面的框架，以加速有關工業4.0的供應鏈決策。 第五章簡要介紹物聯網和深度學習模型。隨后，詳細描述了面向工業應用的物聯網中深度學習方法的部署情況; 第六章試圖展示區塊鏈技術的一些功能，這些功能可以廣泛應用于各種環境。 第七章的目的是確定可以用于識別值的方法，根據數據集中的因素，并糾正缺失的數據值，這可以用于以后更好地分析數據。 第八章介紹了信息物理系統生態系統中人工智能技術的出現所導致的新穎隱私問題。然后討論了緩解這些問題的措施。 第九章回顧了大多數基于物聯網的環境應用，用于智能環境、農業以及空氣、土壤和水的智能環境監測。 第十章逐層概述了許多物聯網保護威脅或問題和對策。 第十一章回顧了工業4.0帶來的所有機遇和實施工業4.0所涉及的挑戰。 第十二章討論了工業4.0的制造技術及其各種機遇和挑戰。 第十三章描述了工業4.0的本質及其主要目標和基本特征。 第十四章提出了利用殘差數字系統提高可解釋人工智能多媒體加密標準的方法，以提高安全性。 第十五章和第十六章恰當地完成了本書的重點是“工業4.0中加密貨幣交易的市場趨勢”和區塊鏈及其在工業4.0中的應用。

近年來，機器學習(ML)、人工智能(AI)和其他數據驅動技術取得了重大進展，在生物醫學信息學、健康信息學、醫學AI、醫療物品AI (AIoMT)、醫療AI和智能家庭護理等許多領域都取得了令人振奮的進展，將醫療和健康數據分析帶入了一個新時代。這是一個神奇的時代，所有這些現代機器學習和數據分析技術的幾乎所有應用領域都平等地存在著機遇和挑戰。我們很幸運，因為我們現在已經使用不同的先進機器學習技術在醫療診斷和醫療健康服務方面取得了許多最先進的成果。例如，目前許多淺層和深度學習框架和AI技術已經成功地應用于醫療診斷和醫療健康服務。然而，在試圖解決復雜問題時，仍有許多挑戰需要克服，以獲得令人滿意的解決方案。例如，從可靠性、倫理、可解釋性等角度來看，數據驅動AI和黑盒深度神經網絡越來越受到關注。

我們已經看到機器學習、人工智能和其他數據分析(如數據建模、數據挖掘)技術在醫療診斷和醫療保健服務領域的應用越來越多，例如神經生理信號和神經成像處理、癌癥和疾病診斷、醫療健康(如電子健康記錄)和福祉數據分析、流行病診斷和預測，這只是其中的一部分。許多新的方法和算法被開發出來，旨在解決與我們日常生活密切相關或重大影響的現有問題或新興問題。現在是時候推動傳播應用AI和ML技術解決醫療診斷和保健服務領域問題的最新結果和發現了。本書旨在展示數據驅動和基于數據的ML和AI技術的最新進展，重點介紹了方法和算法的實現，包括信號處理和系統識別，數據挖掘，圖像處理和模式識別，以及深度神經網絡及其應用。

人工智能(AI)已經成為我們日常對話和生活的一部分。它被認為是改變世界的新型電力。人工智能在工業和學術界都有大量投資。然而，在當前的人工智能周期論中，也有很多炒作。基于所謂深度學習的人工智能在許多問題上都取得了令人印象深刻的成果，但其局限性已經顯而易見。自20世紀40年代以來，人工智能一直處于研究階段，由于過高的期望和隨之而來的失望，該行業經歷了許多起起伏伏。

//www.zhuanzhi.ai/paper/1d9d85c3196d033542a7e815757c49a8

這本書的目的是給人工智能的現實圖景，它的歷史，它的潛力和局限性。我們相信人工智能是人類的助手，而不是統治者。我們首先描述什么是人工智能，以及它在過去幾十年里是如何發展的。在基本原理之后，我們解釋了海量數據對于當前主流人工智能的重要性。本文涵蓋了人工智能、方法和機器學習的最常見表示。此外，還介紹了主要的應用領域。計算機視覺一直是人工智能發展的核心。這本書提供了計算機視覺的一般介紹，并包括對我們自己的研究的結果和應用的展示。情感是人類智能的核心，但在人工智能中卻鮮有應用。我們將介紹情商的基礎知識以及我們自己在這一主題上的研究。我們將討論超越人類理解的超級智能，解釋為什么在現有知識的基礎上，這種成就似乎是不可能的，以及如何改進人工智能。最后，總結了人工智能的現狀和未來要做的事情。在附錄中，我們回顧了人工智能教育的發展，特別是從我們自己大學的內容的角度。

圖結構數據是許多應用領域的組成部分，包括化學信息學、計算生物學、神經成像和社會網絡分析。在過去的二十年中，人們提出了許多圖的核函數，即圖之間的核函數，來解決圖之間的相似性評估問題，從而使分類和回歸設置中進行預測成為可能。這篇手稿提供了對現有圖內核、它們的應用、軟件和數據資源的回顧，并對最先進的圖內核進行了實證比較。

//arxiv.org/abs/2011.03854

摘要：

在機器學習中常用的數據結構中，圖可以說是最通用的一種。圖允許將復雜對象建模為實體(節點)和這些實體(邊)之間關系的集合，每個實體都可以通過元數據(如分類或矢量節點和邊特征)進行注釋。許多普遍存在的數據類型可以被理解為圖形的特殊情況，包括非結構化矢量數據以及結構化數據類型，例如時間序列、圖像、體積數據、點云或實體包等。最重要的是，許多應用程序受益于基于圖形表示提供的額外靈活性。

本文共分為兩部分: 第一部分是對常見圖核的理論描述。在第2章簡要介紹了圖理論和內核之后，我們在第3章對相關的圖內核進行了詳細的描述、類型和分析。我們將詳細介紹不同內核之間的關系，并簡要介紹它們對某些類型數據的適用性。第4章的第二部分著重于對圖核的大規模經驗評估，以及對基準數據集的理想屬性和需求的描述。在第5章中，我們概述了圖核的未來趨勢和面臨的挑戰，以此來結束我們的綜述。