深度神经网络（DNNs）是 AI 领域的重要成果，但它的 “存在感” 已经不仅仅限于该领域。
一些前沿生物医学研究，也正被这一特别的概念所吸引。特别是计算神经科学家。
在以前所未有的任务性能彻底改变计算机视觉之后，相应的 DNNs 网络很快就被用以试着解释大脑信息处理的能力，并日益被用作灵长类动物大脑神经计算的建模框架。经过任务优化的深度神经网络，已经成为预测灵长类动物视觉皮层多个区域活动的最佳模型类型之一。
用神经网络模拟大脑或者试图让神经网络更像大脑正成为主流方向的当下，有研究小组却选择用神经生物学的方法重新审视计算机学界发明的DNNs。
而他们发现，诸如改变初始权重等情况就能改变网络的最终训练结果。这对使用单个网络来窥得生物神经信息处理机制的普遍做法提出了新的要求：如果没有将具有相同功能的深度神经网络具有的差异性纳入考虑的话，借助这类网络进行生物大脑运行机制建模将有可能出现一些随机的影响。要想尽量避免这种现象，从事 DNNs 研究的计算神经科学家，可能需要将他们的推论建立在多个网络实例组的基础上，即尝试去研究多个相同功能的神经网络的质心，以此克服随机影响。
而对于 AI 领域的研究者，团队也希望这种表征一致性的概念能帮助机器学习研究人员了解在不同任务性能水平下运行的深度神经网络之间的差异。
人工神经网络由被称为 “感知器”、相互连接的单元所建立，感知器则是生物神经元的简化数字模型。人工神经网络至少有两层感知器，一层用于输入层，另一层用于输出层。在输入和输出之间夹上一个或多个 “隐藏” 层，就得到了一个 “深层” 神经网络，这些层越多，网络越深。
深度神经网络可以通过训练来识别数据中的特征，就比如代表猫或狗图像的特征。训练包括使用一种算法来迭代地调整感知器之间的连接强度（权重系数），以便网络学会将给定的输入（图像的像素）与正确的标签（猫或狗）相关联。理想状况是，一旦经过训练，深度神经网络应该能够对它以前没有见过的同类型输入进行分类。
但在总体结构和功能上，深度神经网络还不能说是严格地模仿人类大脑，其中对神经元之间连接强度的调整反映了学习过程中的关联。
一些神经科学家常常指出深度神经网络与人脑相比存在的局限性：单个神经元处理信息的范围可能比 “失效” 的感知器更广，例如，深度神经网络经常依赖感知器之间被称为反向传播的通信方式，而这种通信方式似乎并不存在于人脑神经系统。
然而，计算神经科学家会持不同想法。有的时候，深度神经网络似乎是建模大脑的最佳选择。
例如，现有的计算机视觉系统已经受到我们所知的灵长类视觉系统的影响，尤其是在负责识别人、位置和事物的路径上，借鉴了一种被称为腹侧视觉流的机制。
对人类来说，腹侧神经通路从眼睛开始，然后进入丘脑的外侧膝状体，这是一种感觉信息的中继站。外侧膝状体连接到初级视觉皮层中称为 V1 的区域，在 V1 和 V4 的下游是区域 V2 和 V4，它们最终通向下颞叶皮层。非人类灵长类动物的大脑也有类似的结构（与之相应的背部视觉流是一条很大程度上独立的通道，用于处理看到运动和物体位置的信息）。
这里所体现的神经科学见解是，视觉信息处理的分层、分阶段推进的：早期阶段先处理视野中的低级特征（如边缘、轮廓、颜色和形状），而复杂的表征，如整个对象和面孔，将在之后由颞叶皮层接管。
如同人的大脑，每个 DNN 都有独特的连通性和表征特征，既然人的大脑会因为内部构造上的差异而导致有的人可能记忆力或者数学能力更强，那训练前初始设定不同的神经网络是否也会在训练过程中展现出性能上的不同呢？
换句话说，功能相同，但起始条件不同的神经网络间究竟有没有差异呢？
这个问题之所以关键，是因为它决定着科学家们应该在研究中怎样使用深度神经网络。
在之前 Nature 通讯发布的一篇论文中，由英国剑桥大学 MRC 认知及脑科学研究组、美国哥伦比亚大学 Zuckerman Institute 和荷兰拉德堡大学的 Donders 脑科学及认知与行为学研究中心的科学家组成的一支科研团队，正试图回答这个问题。论文题目为《Individual differences among deep neural network models》。
根据这篇论文，初始条件不同的深度神经网络，确实会随着训练进行而在表征上表现出越来越大的个体差异。
此前的研究主要是采用线性典范相关性分析（CCA，linear canonical correlation analysis）和 centered-kernel alignment（CKA）来比较神经网络间的内部网络表征差异。
这一次，该团队的研究采用的也是领域内常见的分析手法 —— 表征相似性分析（RSA，representational similarity analysis）。
该分析法源于神经科学的多变量分析方法，常被用于将计算模型生产的数据与真实的大脑数据进行比较，在原理上基于通过用 “双（或‘对’）” 反馈差异表示系统的内部刺激表征（Inner stimulus representation）的表征差异矩阵（RDMs，representational dissimilarity matrices），而所有双反馈组所组成的几何则能被用于表示高维刺激空间的几何排布。
两个系统如果在刺激表征上的特点相同（即表征差异矩阵的相似度高达一定数值），就被认为是拥有相似的系统表征。
表征差异矩阵的相似度计算在有不同维度和来源的源空间（source spaces）中进行，以避开定义 “系统间的映射网络”。本研究的在这方面上的一个特色就是，使用神经科学研究中常用的网络实例比较分析方法对网络间的表征相似度进行比较，这使得研究结果可被直接用于神经科学研究常用的模型。
最终，对比的结果显示，仅在起始随机种子上存在不同的神经网络间存在明显个体差异。
该结果在采用不同网络架构，不同训练集和距离测量的情况下都成立。团队分析认为，这种差异的程度与 “用不同输入训练神经网络” 所产生的差异相当。
如上图所示，研究团队通过计算对应 RDM 之间的所有成对距离，比较 all-CNN-C 在所有网络实例和层、上的表示几何。
再通过 MDS 将 a 中的数据点（每个点对应一个层和实例）投影到二维。各个网络实例的层通过灰色线连接。虽然早期的代表性几何图形高度相似，但随着网络深度的增加，个体差异逐渐显现。
在证明了深度神经网络存在的显著个体差异之后，团队继续探索了这些差异存在的解释。
随后，研究者再通过在训练和测试阶段使用 Bernoulli dropout 方法调查了网络正则化（network regularization）对结果能造成的影响，但发现正则化虽然能在一定程度上提升 “采用不同起始随机种子的网络之表征” 的一致性，但并不能修正这些网络间的个体差异。
最后，通过分析网络的训练轨迹与个体差异出现的过程并将这一过程可视化，团队在论文中表示，神经网络的性能与表征一致性间存在强负相关性，即网络间的个体差异会在训练过程中被加剧。
总而言之，这项研究主要调查了多个神经网络在最少的实验干预条件下是否存在个体差异，即在训练开始前为网络设置不同权重的随机种子，但保持其他条件一致，并以此拓展了此前与 “神经网络间相关性” 有关的研究。
除了这篇 这篇 研究以外，“深度学习三巨头” 之一、著名 AI 学者 Hinton 也有过与之相关的研究，论文名为《Similarity of Neural Network Representations Revisited》，文章探讨了测量深度神经网络表示相似性的问题，感兴趣的读者可以一并进行阅读。
Refrence：
[1]
[2]
论文:
论文地址：
论文题目:《Session-based Recommendation with Graph Neural Networks》SR-GNN
github:
基于会话的推荐一般是将序列会话建模，将整个session进行编码，变成一个隐向量，然后利用这个隐向量进行下一个点击预测。但是这种方法没有考虑到item直接复杂的转换(transitions)关系，也就是item之间在点击的session中除了时间顺序外还有复杂的有向图内的节点指向关系，所以之前的方法不足以很好的对点击序列进行建模。
现有基于会话的推荐，方法主要集中于循环神经网络和马尔可夫链，论文提出了现有方法的两个缺点：
1）当一个session中用户的行为数量十分有限时，这些方法难以获取准确的用户行为表示。如当使用RNN模型时，用户行为的表示即最后一个单元的输出，论文认为只有这样并非十分准确。
2）根据先前的工作发现，物品之间的转移模式在会话推荐中是十分重要的特征，但RNN和马尔可夫过程只对相邻的两个物品的 单向转移关系 进行建模，而忽略了会话中其他的物品。
为了克服上述缺陷，本文提出了用图神经网络对方法对用户对session进行建模：
下面具体介绍怎么进行图序列推荐
V = {v1,v2...vm}为全部的item，S = { }为一个session里面按时间顺序的点击物品，论文的目标是预测用户下一个要点击的物品vs,n+1，模型的任务是输出所有item的预测概率，并选择top-k进行推荐。
我们为每一个Session构建一个子图，并获得它对应的出度和入度矩阵。
假设一个点击序列是v1->v2->v4->v3，那么它得到的子图如下图中红色部分所示：
另一个例子，一个点击序列是v1->v2->v3->v2->v4，那么它得到的子图如下：
同时，我们会为每一个子图构建一个出度和入度矩阵，并对出度和入度矩阵的每一行进行归一化，如我们序列v1->v2->v3->v2->v4对应的矩阵如下：
这个矩阵里面的值是怎么计算的呢？下面讲一下：
看左边的出度矩阵，第一行为 0 1 0 0 ，代表着v1->v2，因为v1，只有一个指向的item，所以为1；看第二行，0 0 1/2 1/2，因为v2有指向v3和v4的边，所以进行归一化后每一个值都变成了1/2。入度矩阵的计算方法也是一样的，就不再说了。
本文采用的是GRU单元进行序列建模，将图信息嵌入到神经网络中，让GRU充分学习到item之间的关系，传统的GRU只能学到相邻的两个物品之间的关系，加入图信息后就能学到整个session子图的信息。
计算公式如下：
为了刚好的理解这个计算过程，我们还是使用之前那个例子：v1->v2->v3->v2->v4来一步步分析输入到输出的过程。
（1） 是t时刻，会话s中第i个点击对应的输入， 是n✖️2n的矩阵，也就是会话子图的完整矩阵，而 是其中一行，即物品vi所对应的那行，大小为1✖️2n，n代表序列中不同物品的数量。
如果按照例子来看，如果i取2，那么 为 [0 0 1/2 1/2 1/2 0 1/2 0]
进一步的，可以把 :拆解为[ , ]
（2） 可以理解为序列中第i个物品，在训练过程中对应的嵌入向量，这个向量随着模型的训练不断变化，可以理解为隐藏层的状态，是一个d维向量。
(3) H是d*2d的权重向量，也可以看作是一个分块的矩阵，可以理解为H=[Hin|Hout]，每一块都是d*d的向量。
那么我们来看看计算过程：
1）[ ..., ] ，结果是d * n的矩阵，转置之后是n*d的矩阵，计作
2） : H相当于[ ]，即拆开之后相乘再拼接，因此结果是一个1 * 2d的向量。
上面就是完整的第i个点击的输入的计算过程，可以看到，在进入GRU计算之前，通过跟As,i矩阵相乘，把图信息嵌入到了神经网络中取，加深了神经网络学习到的item之间的交互信息。
此外，就是GRU的计算过程了，跟原始的GRU不一样的地方在于输入从xt变成了嵌入了图信息的as,i。
通样也有更新门和重置门，计算方法跟原始GRU一模一样。
这里的 其实就是相当于原始gru中的 ，只不过在SR-GNN里面，进行一轮运算的时候i是没有变化，相当于每个物品单独进去GRU进行计算，得到自己的向量，也就是说在GRU的计算过程中， 是不断变化的，看一下源码更易于理解：
hidden就是公式里面的 ,在gru的每一个step计算中都会进行更新，这里我有个疑问，如果所有item的hidden都更新的话，那么应该是整个序列中所有的item并行进入GRU中进行计算，每一个step都得到自己的vector，当每个item的vector更新后，下一个step就重新根据新的 计算 ，接着计算下一个step。
计算过程大概就是下面这样：
这里有四个GRU并行计算，没次更新自己的hidden状态，输入则考虑所有的hidden和图信息。
从上面的图看来，每一个item都要进行T个step得到自己的item-vec，所以经过T个step后，我们就得到了序列中所有item的向量，即：
图中用蓝色框框画出来的向量，有了这些向量后，我们怎么得到预测结果呢？这就引入了下一个问题。
观察上面的模型结构，我们看到attention，没错，我们认为一个session中的这些item-vec并不都对预测结果产生影响，有些item对结果影响很大，有些影响很小，所以我们进行了加权求和。同时，论文认为session对最后一个item-vec，s1=vn是重要的，所以单独拿出来：
公式(6)就是简单的attention操作，其实从公式上来看就是计算每个vi跟最后一个向量vn的权值，然后进行加权求和。
在最后的输出层，使用sh和每个物品的embedding进行内积计算，这里vi应该是item的embedding层出来的向量，而不是后面一直更新的hidden：
最后通过一个softmax得到最终每个物品的点击概率：
损失函数为交叉熵损失函数：
从数据上来看，SR-GNN超过了经典的GRU4REC，这也说明了图信息的嵌入能带来更好的推荐效果。
本论文很巧妙的将图信息嵌入的神经网络中，更高地让GRU学习到每个item之间的关系，不再局限于相邻的物品之间进行学习。近年来，图神经网络的思想和方法屡屡被用在推荐系统中，学好图神经网络应该是推荐系统的下一个热潮。
计算机论文题目
随着大科学时代的到来及科技水平的高速发展，计算机科学与技术已经渗透到我国经济、社会的各个领域，这些都有利于全球经济的发展，还极大地推动了社会的进步，
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国家铁路建设近些年发展的十分迅猛，动车、高铁的快速建设、运营，对国家的经济建设和人们的生活质量的提高影响巨大。关于城市轨道交通的论文题目有哪些呢？下面我给大家带来城市轨道交通的论文题目参考_铁道交通的论文如何选题，希望能帮助到大家!
城市轨道交通论文题目
1、公路建设项目后评价理论研究
2、基于集成神经网络的城市道路交通流量融合预测研究
3、综合交通运输系统理论分析
4、城市道路交通状态判别及拥挤扩散范围估计 方法 研究
5、基于CIC的轨道交通建设工程集成管理研究
6、城市轨道交通工程施工方风险认知研究
7、基于出行特征的交通工程设计研究
8、重大交通工程项目经济领域社会稳定风险评估方法研究
9、地下轨道交通工程抗震设防要求确定方法研究
10、基于多维矩阵WBS的城市轨道交通项目集成管理研究
11、轨道交通工程绿色施工与清洁生产研究
12、宁波轨道交通工程结构混凝土耐久性质量控制管理研究
13、天津地下交通工程混凝土墙耐久性研究
14、国内轨道交通驾驶室人机工程设计研究
15、基层质监机构的交通工程质量监督机制研究
16、交通工程施工安全防治和监管体系研究
17、珠机城际轨道交通工程线路选线规划设计研究
18、城市轨道交通工程建设项目招标采购管理研究
19、面向交通工程造价管理的服务集成与系统设计
20、重庆轨道交通工程测量管理信息系统开发与实施
21、连续长大下坡路段避险车道设置原则研究
22、在生态脆弱区交通工程建设的生态影响与生态恢复研究
23、交通仿真技术在道路交通工程中的应用研究
24、武汉城市轨道交通工程施工技术研究
25、交通工程生态环境影响评价的景观生态学方法研究
26、城市轨道交通安全保障系统设计
27、我国大城市交通拥挤对策及关键技术研究
28、公路可行性研究中的交通分析研究
29、大型市政工程施工期交通组织研究
30、基于GIS的城轨交通工程信息管理系统研究
31、重庆交通工程监理咨询公司发展战略研究
32、重庆交通工程监理咨询公司发展战略研究
33、城市轨道交通工程建设期间地面交通管理与组织方法研究
34、轨道交通工程日常安全管理系统设计与开发
35、国道G4改扩建工程施工交通组织方案优化与仿真研究
36、城市轨道交通工程项目造价控制研究
37、城市轨道交通工程建设期安全事故分析与研究
38、深圳市交通工程质量监督研究
39、交通工程技术人员职业压力的研究及其应对策略
40、轨道交通配套通信工程项目进度管理研究
41、天津市轨道交通工程风险管理研究
42、轨道交通工程主控模式下变电所综合监控的应用研究
43、甘肃圆峰交通工程有限公司供应商管理研究
44、城市交通智能感知与传感器 网络技术 研究
45、轨道交通工程资料管理系统的实现及其文本信息的数据挖掘研究
46、中铁二局城市轨道交通工程公司发展战略研究
47、交通工程质量监督管理信息系统的设计与实现
48、高速公路交通工程设施系统分析及评价研究
49、道路条件对公路交通安全的影响研究
50、基于AHP层次分析法的轨道交通工程全过程造价控制研究
铁道交通运营管理 毕业 论文题目
1、市域轨道交通规划设计关键指标和主要运输组织模式研究
2、蒙华铁路运输需求及运营管理模式研究
3、基于AFC和列车时刻表的城轨乘客时空扩展出行路径匹配
4、城轨市郊线快慢车停站方案优化研究
5、工程局铁路运输公司经济效益评价研究
6、多运营主体共存下铁路调度指挥模式研究
7、城轨实验室沙盘信号控制系统设计
8、基于节点理论的铁路冷链集散中心运作研究
9、ApacheShiro在铁路Wi-Fi运营管理系统中的应用与研究
10、京沪高速铁路GIS平台研究与实现
11、城市轨道交通运营管理综合评价模型研究
12、高等职业 教育 课程体系的构建研究
13、地铁停运紧急情况下公共交通接驳问题研究
14、城市轨道交通车辆段运营安全管理需求分析与系统开发
15、城市轨道交通站点接驳体系时空效率研究
16、网络化运营条件下城轨列车车底运用优化研究
17、我国高速铁路可持续的投融资模式研究
18、烟大铁路轮渡系统集成技术研究
19、城镇群城际轨道交通线网规划理论与应用研究
20、高速铁路行车安全机理及相关应用问题研究
21、铁路安全检查监测保障体系及其应用研究
22、智能铁路体系结构建模与分析技术的研究
23、基于利益相关者理论的综合交通枢纽价值规划研究
24、基于绿色换乘的高铁枢纽交通接驳规划理论研究
25、车辆动荷载作用下桥梁墩柱主动托换关键技术研究及应用
26、城市轨道交通网络运营安全风险评估理论与方法研究
27、基于时空视角的轨道交通与城市空间耦合发展研究
28、城市轨道交通网络列车运行计划一体化编制理论与方法研究
29、铁路隧道下穿既有路基沉降规律及控制标准研究
30、基于换乘的城市轨道交通网络流量分配建模及其实证研究
31、城市一体化客运轨道交通运输体系构建研究
32、铁路运营费用计算理论与方法研究
33、内陆中转型铁路枢纽集装箱海铁联合运输组织理论研究
34、基于旅客出行行为分析的道路客运班线优化研究
35、集疏运系统背景下运煤铁路基础设施规划与评价研究
36、城市轨道交通系统经济效益分析
37、交通枢纽城市高铁引线项目关键技术研究
38、城市轨道交通系统综合效益研究
39、高速铁路产业发展政策研究
40、地铁公共空间设计管理研究
41、日本第三部门发展的合理性问题研究
42、湖南城市轨道交通产业投资的产业关联效应研究
43、网络化运营下城市轨道交通列车车底运用优化方法研究
44、城市轨道交通乘客信息系统关键技术研究
45、编组站综合自动化系统控制技术及其扩展应用的研究
46、PPP/BOT项目的资本结构选择研究
47、高速铁路接收及运营管理相关问题研究
48、铁路运营经济效益指标及其关联分析研究
49、高速铁路列车开行方案与列车运行图协调优化理论与方法研究
50、我国城市轨道交通建设融资模式研究
铁道信号专业毕业论文题目
1、CTCS应答器信号与报文检测仪-控制主板软硬件设计
2、基于ACP方法的城市轨道交通枢纽应急疏散若干问题研究
3、全电子高压脉冲轨道电路接收器的硬件研究与设计
4、实时断轨检测系统中信号采集与通信子系统研究
5、基于模型的轨旁仿真子系统验证及代码自动生成
6、基于全相位FFT的铁道信号频率检测算法研究
7、基于机器视觉的嵌入式道岔缺口检测系统应用
8、铁路信号产品的电磁兼容分析与研究
9、铁路高职院校校内实训基地建设研究
10、铁道信号电子沙盘系统整体规划及设计
11、基于Web的高职院校考试系统的设计与实现
12、铁道信号沙盘模拟显示系统研究
13、联锁道岔电子控制模块的研制
14、基于ARM的故障监测诊断系统设计(前端采集和通信系统)
15、客运专线列控车载设备维修技术及标准化研究
16、驼峰三部位减速器出口速度计算方法研究
17、CTCS-2级列控系统应答器动态检测的研究
18、石家庄铁路运输学校招生信息管理系统的设计与实现
19、铁道信号基础设备智能网络监测器设计
20、基于光纤传感的铁道信号监测系统软件设计
21、铁道信号基础设备在线监测方法研究
22、有轨电车信号系统轨旁控制器三相交流转辙机控制模块的研究
23、基于故障树的京广高速铁路信号系统问题分析及对策
24、站内轨道电路分路不良计轴检查设备设计与实现
25、铁路综合视频监控系统的技术研究与工程建设
26、客运专线信号控制系统设计方案
27、铁路信号仿真实验室的硬件系统设计及其信号机程序测试
28、基于C语言的离线电弧电磁干扰检测系统数据采集及底层控制的实现研究
29、铁路综合演练系统的开发与实现
30、大功率LED铁路信号灯光源的研究
31、牵引供电系统不平衡牵引回流研究
32、CBTC系统中区域控制器和外部联锁功能接口的设计
33、城轨控制实验室仿真平台硬件接口研究
34、ATP安全错误检测码与运算方法的研究与设计
35、LED显示屏控制系统的设计及在铁路信号中的应用
36、客运专线列控系统临时限速服务器基于3-DES算法安全通信的研究与实现
37、基于动态故障树和蒙特卡洛仿真的列控系统风险分析研究
38、物联网环境下铁路控制安全传输研究与设计
39、轨道交通信号事故再现与分析平台研究与设计
40、铁路强电磁干扰对信号系统的影响
41、基于LTE的列车无线定位方法研究
42、列车定位 系统安全 性研究
43、基于CBTC系统的联锁逻辑研究
44、无线闭塞中心仿真软件设计与实现
45、职业技能教育的研究与实践
46、光纤铁路信号微机监测系统数据前端设计
47、LED大屏幕在铁路行车监控系统的应用研究
48、基于微机监测的故障信号研究与应用
49、语域视角下的人物介绍英译
50、基于嵌入式系统的高压不对称脉冲轨道信号发生器设计
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