最近，致力于通过现代机器学习方法预测脑部疾病的最新神经影像学研究通常包括单一模态并依靠监督的过度参数化模型。但是，单一模态仅提供了高度复杂的大脑的有限视图。至关重要的是，临床环境中的有监督模型缺乏用于培训的准确诊断标签。粗标签不会捕获脑疾病表型的长尾谱，这导致模型的普遍性丧失，从而使它们在诊断环境中的有用程度降低。这项工作提出了一个新型的多尺度协调框架，用于从多模式神经影像数据中学习多个表示。我们提出了一般的归纳偏见分类法，以捕获多模式自学融合中的独特和联合信息。分类法构成了一个无解码器模型的家族，具有降低的计算复杂性，并捕获多模式输入的本地和全局表示之间的多尺度关系。我们使用各种阿尔茨海默氏病表型中使用功能和结构磁共振成像（MRI）数据对分类法进行了全面评估，并表明自我监督模型揭示了与疾病相关的大脑区域和多模态链接，而无需在预先访问PRE-PRE-the PRE-the PRE-the PRE-the PRE-PRECTEN NICKES NOCKER NOCKER NOCKER NOCKER NOCKER NOCE访问。训练。拟议的多模式自学学习的学习能够表现出两种模式的分类表现。伴随的丰富而灵活的无监督的深度学习框架捕获了复杂的多模式关系，并提供了符合或超过更狭窄的监督分类分析的预测性能。我们提供了详尽的定量证据，表明该框架如何显着提高我们对复杂脑部疾病中缺失的联系的搜索。

机器人的共同适应一直是一项长期的研究努力，其目的是将系统的身体和行为适应给定的任务，灵感来自动物的自然演变。共同适应有可能消除昂贵的手动硬件工程，并提高系统性能。共同适应的标准方法是使用奖励功能来优化行为和形态。但是，众所周知，定义和构建这种奖励功能是困难的，并且通常是一项重大的工程工作。本文介绍了关于共同适应问题的新观点，我们称之为共同构图：寻找形态和政策，使模仿者可以紧密匹配演示者的行为。为此，我们提出了一种通过匹配示威者的状态分布来适应行为和形态的共同模拟方法。具体而言，我们专注于两种代理之间的状态和动作空间不匹配的挑战性情况。我们发现，共同映射会增加各种任务和设置的行为相似性，并通过将人的步行，慢跑和踢到模拟的人形生物转移来证明共同映射。

在现实世界的机器人技术应用中，强化学习（RL）代理通常无法推广到训练过程中未观察到的环境变化。对于基于图像的RL而言，此问题已加强，其中一个变量（例如背景颜色）的更改可以更改图像中的许多像素，并且又可以改变图像代理的内部表示中的所有值。为了了解更多可靠的表示形式，我们引入了时间分离（TED），这是一项自制的辅助任务，可通过RL观察的顺序性质导致分离表示表示。我们从经验上发现，与最先进的表示方法相比，使用TED作为辅助任务的RL算法更快地适应了通过持续培训的环境变量的变化。由于表示形式的分解结构，我们还发现，经过TED训练的策略可以更好地概括地看不见的变量值与任务无关（例如背景颜色）以及影响最佳策略（例如目标目标位置）的变量值的看不见值。

Recently, methods such as Decision Transformer that reduce reinforcement learning to a prediction task and solve it via supervised learning (RvS) have become popular due to their simplicity, robustness to hyperparameters, and strong overall performance on offline RL tasks. However, simply conditioning a probabilistic model on a desired return and taking the predicted action can fail dramatically in stochastic environments since trajectories that result in a return may have only achieved that return due to luck. In this work, we describe the limitations of RvS approaches in stochastic environments and propose a solution. Rather than simply conditioning on the return of a single trajectory as is standard practice, our proposed method, ESPER, learns to cluster trajectories and conditions on average cluster returns, which are independent from environment stochasticity. Doing so allows ESPER to achieve strong alignment between target return and expected performance in real environments. We demonstrate this in several challenging stochastic offline-RL tasks including the challenging puzzle game 2048, and Connect Four playing against a stochastic opponent. In all tested domains, ESPER achieves significantly better alignment between the target return and achieved return than simply conditioning on returns. ESPER also achieves higher maximum performance than even the value-based baselines.

本文讨论了如何通过通过预处理和后处理方法增强光学特征识别（OCR）发动机来成功数字化大规模的历史微数据。尽管由于机器学习的改善，近年来OCR软件已大大改善，但现成的OCR应用程序仍然显示高错误率，这限制了其应用程序以准确提取结构化信息。但是，补充OCR可以大大提高其成功率，使其成为经济史学家的强大且具有成本效益的工具。本文展示了这些方法，并解释了为什么它们有用。我们将它们应用于两个大型资产负债表数据集，并引入Quipucamayoc，Quipucamayoc是一个统一框架中包含这些方法的Python软件包。

机器人的形态和行为的互相适应变得与快速的3D-制造方法和高效的深强化学习算法的出现越来越重要。对于互相适应的方法应用到真实世界的一个主要挑战是由于模型和仿真不准确的模拟到现实的差距。然而，以前的工作主要集中在形态开发的分析模型，并用大量的用户群（微）模拟器的进化适应的研究，忽视的模拟到现实差距的存在和在现实世界中制造周期的成本。本文提出了一种新的办法，结合经典的高频率计算昂贵的图形神经网络的代理数据高效互相适应深层神经网络具有不同度的自由度数。在仿真结果表明，新方法可以通过有效的设计优化与离线强化学习相结合共同适应的生产周期这样一个有限的数量中的代理程序，它允许在今后的工作中直接应用到真实世界的互相适应任务评估