Графовые нейросети на службе кибербезопасности: новый подход к обнаружению атак

В рамках разработанной платформы GraphFaaS, вычислительная нагрузка распределяется между тремя ключевыми этапами: построением графа, серверным внедрением узлов и серверным выводом графовых нейронных сетей, что позволяет эффективно масштабировать и оптимизировать обработку графовых данных.

Исследователи предлагают масштабируемую серверную архитектуру для графовых нейронных сетей, способную в реальном времени выявлять вторжения и противостоять пиковым нагрузкам.

Разрешение Космологического Парадокса: Нейросети на Службе Тёмной Энергии

В рамках модели Тсаллиса голографической тёмной энергии, реконструкции параметра Хаббла $H(z)$ с использованием нейронных сетей показывают, что незначительные изменения параметра Тсаллиса $\delta$ (в диапазоне от 1.0 до 1.4) приводят к существенным различиям в эволюции расширения Вселенной, что подтверждается данными космических хронометров и позволяет выделить диапазоны красного смещения, наиболее чувствительные к проверке данной космологической модели.

Новое исследование применяет методы машинного обучения для изучения модели тёмной энергии и поиска решения проблемы несоответствия в оценке скорости расширения Вселенной.

Внимание нового порядка: как дробная динамика улучшает обработку последовательностей

Удаление узлов из графа внимания с вероятностью $p$ приводит к снижению точности на тестовом наборе данных, при этом сети с $Q=K$ демонстрируют стабильную производительность, варьирующуюся в пределах стандартного отклонения, наблюдаемого в пяти повторных экспериментах, а снижение точности более выражено при увеличении размерности вклада – от 8 ($ad=8$) до 64 ($dd=64$).

Новый подход к механизмам внимания в нейронных сетях позволяет эффективно моделировать взаимодействия между элементами последовательности на различных масштабах.