Наука

Звездные Сигналы и Нейросети: Новый Подход к Анализу Молекулярных Облаков

от

Анализ данных наблюдения G327, полученных ALMA в полосе частот около 5 ГГц, демонстрирует, что использование нейронных сетей для предварительной оценки параметров модели молекулы метанола - размера источника, температуры возбуждения, плотности столба и ширины/смещения скорости - значительно повышает точность и согласованность результатов подгонки по сравнению с традиционными методами, такими как xclass, особенно при анализе сложных спектральных данных.

Исследователи разработали систему на основе глубокого обучения с подкреплением, позволяющую значительно ускорить и повысить точность анализа спектральных линий межзвездных молекул.

Нейросети учатся предсказывать болезнь Альцгеймера на искусственных графах

от

Новый подход использует возможности диффузионных моделей для генерации синтетических данных, позволяя обучать модели на ограниченных наборах данных нейровизуализации.

Анализ вредоносного ПО на основе графов: от обнаружения до понимания

от

Ансамбль, управляемый вниманием, объединяет разнородные графовые нейронные сети для обнаружения вредоносного ПО, используя мета-обучающегося, основанного на внимании, и обеспечивая интерпретируемые объяснения на основе осведомленности об ансамбле.

Новый подход к выявлению и интерпретации вредоносного кода использует возможности графовых нейронных сетей для повышения эффективности и прозрачности анализа поведения программ.

Криптовалютный портфель: обучение алгоритмов для максимизации прибыли

от

В ходе тестирования на волатильных криптовалютах BTC, ETH, LTC и DOGE, алгоритмы SAC, DDPG и MPT демонстрируют нормализованную динамику портфеля, сопоставимую с динамикой самого Bitcoin, что указывает на их адаптивность к изменяющимся рыночным условиям.

Новое исследование демонстрирует, как методы глубокого обучения с подкреплением могут эффективно управлять криптовалютными инвестициями, адаптируясь к рыночным колебаниям.