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Multi-input and Multi-variable systems01:22

Multi-input and Multi-variable systems

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Cruise control systems in cars are designed as multi-input systems to maintain a driver's desired speed while compensating for external disturbances such as changes in terrain. The block diagram for a cruise control system typically includes two main inputs: the desired speed set by the driver and any external disturbances, such as the incline of the road. By adjusting the engine throttle, the system maintains the vehicle's speed as close to the desired value as possible.
In the absence of...
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Mechanistic Models: Compartment Models in Algorithms for Numerical Problem Solving01:29

Mechanistic Models: Compartment Models in Algorithms for Numerical Problem Solving

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Mechanistic models play a crucial role in algorithms for numerical problem-solving, particularly in nonlinear mixed effects modeling (NMEM). These models aim to minimize specific objective functions by evaluating various parameter estimates, leading to the development of systematic algorithms. In some cases, linearization techniques approximate the model using linear equations.
In individual population analyses, different algorithms are employed, such as Cauchy's method, which uses a...
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Neural Circuits01:25

Neural Circuits

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Neural circuits and neuronal pools are two of the main structures found in the nervous system. Neural circuits are networks of neurons that work together to carry out a specific task or process. They consist of interconnected neurons and glial cells, which provide structural and metabolic support.
Neuronal pools are collections of nerve cells with similar functions and interact through chemical and electrical signals. These pools include both interneurons (the central neural circuit nodes that...
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Optimization Problems01:26

Optimization Problems

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Optimization problems often involve identifying maximum or minimum values under specific constraints. A well-known example is determining the longest horizontal pipe that can be moved around a right-angled corner, where a 3-meter-wide hallway meets a 2-meter-wide hallway. This scenario, common in architectural design and industrial transport, can be understood conceptually through geometric and trigonometric reasoning.To visualize the problem, consider the pipe as a straight line that touches...
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Neural Regulation01:37

Neural Regulation

43.1K
Digestion begins with a cephalic phase that prepares the digestive system to receive food. When our brain processes visual or olfactory information about food, it triggers impulses in the cranial nerves innervating the salivary glands and stomach to prepare for food.
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    PubMed
    Resumen
    Este resumen es generado por máquina.

    Este estudio presenta una búsqueda evolutiva multiobjetivo de arquitectura neuronal (NAS) para redes neuronales binarias (BNN). El algoritmo propuesto MO-TS-BNAS equilibra eficazmente el tamaño del modelo y el error, optimizando las BNN para dispositivos con recursos limitados.

    Palabras clave:
    redes neuronales binariasbúsqueda de arquitectura neuronaloptimización multiobjetivoaprendizaje automáticoaprendizaje profundoredes neuronales convolucionalesalgoritmos evolutivosdispositivos móvilescomputación de bordecompresión de modelos

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    Área de la Ciencia:

    • Ciencias de la Computación
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    Sus antecedentes:

    • Las Redes Neuronales Binarias (BNN) ofrecen una compresión extrema del modelo para entornos con recursos limitados.
    • El diseño de arquitecturas BNN eficientes es un desafío debido a las operaciones binarizadas especializadas.
    • La Búsqueda de Arquitectura Neuronal (NAS) presenta una solución viable para el diseño de BNN de alto rendimiento.

    Objetivo del estudio:

    • Proponer un algoritmo NAS evolutivo multiobjetivo (MO-TS-BNAS) para BNN.
    • Abordar la necesidad de redes con diferentes tamaños de parámetros y niveles de rendimiento.
    • Optimizar el diseño de la arquitectura BNN equilibrando el tamaño del modelo y el error.

    Principales métodos:

    • Se utilizó la función ApproxSign para la aproximación del gradiente en el entrenamiento de BNN.
    • Se introdujeron objetivos auxiliares en la clasificación no dominada para mitigar la trampa del modelo pequeño.
    • Se implementó una estrategia de entrenamiento en dos etapas con dropout de ruta y descenso de gradiente mejorado por mini-lotes.
    • Se binarizó el espacio de búsqueda de referencia de precisión completa para análisis comparativo.

    Principales resultados:

    • El algoritmo MO-TS-BNAS equilibra con éxito el tamaño del modelo y los objetivos de error.
    • La validación experimental en los conjuntos de datos CIFAR10 e ImageNet demostró la eficacia del método.
    • El enfoque propuesto optimiza las arquitecturas BNN para diversos requisitos de rendimiento.

    Conclusiones:

    • MO-TS-BNAS es un método eficaz para diseñar arquitecturas BNN de alto rendimiento.
    • El algoritmo aborda los desafíos clave en la búsqueda de arquitecturas BNN, incluidos los compromisos entre el tamaño del modelo y la precisión.
    • Este trabajo avanza la aplicación de BNN en entornos móviles y con recursos limitados.