我们使用深神经网络来机器学习各种尺寸的结不变之间的相关性。感兴趣的三维不变性是琼斯多项式$ j（q）$，四维不变性是khovanov多项式$ \ text {kh}（q，t）$，平滑的切片属$ g $，以及拉斯穆森的$ s $-invariant。我们发现双层前馈神经网络可以从$ \ text {kh}（q，-q ^ {-4}）$大于99美元的$准确性。通过现在的DISPROVER骑士移动猜想，在结理论中存在对这种性能的理论解释，这些表现在我们的数据集中的所有结遵守。更令人惊讶的是，我们发现类似于$ \ text {kh}（q，-q ^ {-2}）$的类似表现，这表明Khovanov与李同源理论之间的新关系。网络从$ \ text {kh}（q，t）$以同样高的准确度预测到$ g $，我们讨论了机器学习$ s $的程度，而不是$ g $，因为有一般不平等$ | S | \ Leq 2G $。 Jones多项式作为三维不变性，并不明显与$ S $或$ G $相关，但网络从$ j（q）$之前预测，网络达到大于95美元的$准确性。此外，通过在统一的根部评估$ j（q）$来实现类似的准确度。这表明与SU（2）$ CHERN-SIMONS理论的关系，我们审查了Khovanov同源性的仪表理论建设，这可能与解释网络的性能相关。
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我们在执行姿势图优化（PGO）的机器人团队中提供了一份新颖的合作框架，该团队解决了解决多机器人SLAM的两个重要挑战：i）通过在不使用地图的情况下通过活动的Rendezvous实现信息交换“按需”的两个重要挑战机器人的位置和ii）拒绝偏远的测量。我们的主要洞察力是利用机器人之间的通信信道中存在的相对位置数据来提高PGO的基地精度。我们开发一种用于将信道状态信息（CSI）与多机器人PGO集成的算法和实验框架;它是分布式的，适用于低灯或无特色环境，传统传感器经常失败。我们对实际机器人提供了广泛的实验结果，并观察了使用活跃的Rendezvous导致在地面真理姿势错误的64％减少中，使用CSI观察援助异常拒绝将地面真理造成错误减少32％。这些结果表明，将通信作为新颖的Slam传感器集成的可能性。
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Optimal transport (OT) is a framework that can guide the design of efficient resource allocation strategies in a network of multiple sources and targets. This paper applies discrete OT to a swarm of UAVs in a novel way to achieve appropriate task allocation and execution. Drone swarm deployments already operate in multiple domains where sensors are used to gain knowledge of an environment [1]. Use cases such as, chemical and radiation detection, and thermal and RGB imaging create a specific need for an algorithm that considers parameters on both the UAV and waypoint side and allows for updating the matching scheme as the swarm gains information from the environment. Additionally, the need for a centralized planner can be removed by using a distributed algorithm that can dynamically update based on changes in the swarm network or parameters. To this end, we develop a dynamic and distributed OT algorithm that matches a UAV to the optimal waypoint based on one parameter at the UAV and another parameter at the waypoint. We show the convergence and allocation of the algorithm through a case study and test the algorithm's effectiveness against a greedy assignment algorithm in simulation.
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深度学习已在许多神经影像应用中有效。但是，在许多情况下，捕获与小血管疾病有关的信息的成像序列的数量不足以支持数据驱动的技术。此外，基于队列的研究可能并不总是具有用于准确病变检测的最佳或必需成像序列。因此，有必要确定哪些成像序列对于准确检测至关重要。在这项研究中，我们旨在找到磁共振成像（MRI）序列的最佳组合，以深入基于学习的肿瘤周围空间（EPV）。为此，我们实施了一个有效的轻巧U-NET，适用于EPVS检测，并全面研究了来自易感加权成像（SWI），流体侵入的反转恢复（FLAIR），T1加权（T1W）和T2的不同信息组合 - 加权（T2W）MRI序列。我们得出的结论是，T2W MRI对于准确的EPV检测最为重要，并且在深神经网络中掺入SWI，FLAIR和T1W MRI可能会使精度的提高无关。
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运营商网络已成为有希望的深度学习工具，用于近似偏微分方程（PDE）的解决方案。这些网络绘制了描述材料属性，迫使函数和边界数据的输入函数到PDE解决方案。这项工作描述了一种针对操作员网络的新体系结构，该架构模仿了从问题的变异公式或弱公式中获得的数值解决方案的形式。这些想法在通用椭圆的PDE中的应用导致变异模拟操作员网络（Varmion）。像常规的深层操作员网络（DeepOnet）一样，Varmion也由一个子网络组成，该子网络构建了输出的基础函数，另一个构造了这些基础函数系数的基本功能。但是，与deponet相反，在Varmion中，这些网络的体系结构是精确确定的。对Varmion解决方案中误差的分析表明，它包含训练数据中的误差，训练错误，抽样输入中的正交误差和输出功能的贡献，以及测量测试输入功能之间距离的“覆盖错误”以及培训数据集中最近的功能。这也取决于确切网络及其varmion近似的稳定性常数。 Varmion在规范椭圆形PDE中的应用表明，对于大约相同数量的网络参数，平均而言，Varmion的误差比标准DeepOnet较小。此外，其性能对于输入函数的变化，用于采样输入和输出功能的技术，用于构建基本函数的技术以及输入函数的数量更为强大。
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DeepMind的游戏理论与多代理团队研究多学科学习的几个方面，从计算近似值到游戏理论中的基本概念，再到在富裕的空间环境中模拟社会困境，并在困难的团队协调任务中培训3-D类人动物。我们小组的一个签名目的是使用DeepMind在DeepMind中提供的资源和专业知识，以深入强化学习来探索复杂环境中的多代理系统，并使用这些基准来提高我们的理解。在这里，我们总结了我们团队的最新工作，并提出了一种分类法，我们认为这重点介绍了多代理研究中许多重要的开放挑战。
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半监督学习（SSL）有望通过对许多未标记图像进行培训，与小标签数据集中的培训分类器相比，准确性的提高。在诸如医学成像之类的现实应用中，将收集未标记的集合，以提高权宜之计，因此未贴上：可能与代表类或类频率中的标记集合不同。不幸的是，现代的深SSL通常会使未经保证的未标记的集合变得更糟。最近的补救措施表明，过滤方法可以检测出分布未标记的示例，然后将其丢弃或减轻重量。相反，我们认为所有未标记的示例可能会有所帮助。我们介绍了一个称为Fix-A-Step的程序，该程序尽管缺乏策划，但仍可以提高常见的深SSL方法的持有准确性。关键的创新是受所有未标记数据启发的标签集的增强，并修改了梯度下降更新，以防止遵循多任务SSL损失损害标签集的精度。尽管我们的方法比替代方案更简单，但我们在所有测试的人工污染水平上显示了无标记集的所有测试水平的CIFAR-10和CIFAR-100基准的准确性提高。我们进一步建议SSL的真实医疗基准：识别心脏超声图像的视图类型。我们的方法可以从353,500个真正未经贴标记的图像中学习，以提供跨医院的概括的收益。
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脑小血管疾病的成像标记提供了有关脑部健康的宝贵信息，但是它们的手动评估既耗时又受到实质性内部和间际变异性的阻碍。自动化评级可能受益于生物医学研究以及临床评估，但是现有算法的诊断可靠性尚不清楚。在这里，我们介绍了\ textIt {血管病变检测和分割}（\ textit {v textit {where valdo？}）挑战，该挑战是在国际医学图像计算和计算机辅助干预措施（MICCAI）的卫星事件中运行的挑战（MICCAI） 2021.这一挑战旨在促进大脑小血管疾病的小而稀疏成像标记的自动检测和分割方法的开发，即周围空间扩大（EPVS）（任务1），脑微粒（任务2）和预先塑造的鞋类血管起源（任务3），同时利用弱和嘈杂的标签。总体而言，有12个团队参与了针对一个或多个任务的解决方案的挑战（任务1 -EPVS 4，任务2 -Microbleeds的9个，任务3 -lacunes的6个）。多方数据都用于培训和评估。结果表明，整个团队和跨任务的性能都有很大的差异，对于任务1- EPV和任务2-微型微型且对任务3 -lacunes尚无实际的结果，其结果尤其有望。它还强调了可能阻止个人级别使用的情况的性能不一致，同时仍证明在人群层面上有用。
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基于风险的积极学习是开发用于在线决策支持的统计分类器的方法。在这种方法中，根据初始数据点的完美信息的预期值来指导数据标签查询。对于SHM应用程序，根据维护决策过程评估信息的价值，并且数据标签查询对应于检查结构以确定其健康状态的检查。采样偏见是主动学习范式中的一个已知问题；当一个主动学习过程过多或未示例的特定区域时，就会发生这种情况，从而导致训练集不代表基础分布。这种偏见最终降低了决策绩效，因此导致不必要的费用。当前的论文概述了一种基于风险的主动学习方法，该方法利用了半监督的高斯混合模型。半监督的方法通过通过EM算法合并了未标记的数据来抵消采样偏差。该方法在SHM中发现的决策过程的数值示例中得到了证明。
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2022-06-23
为了使人工代理在不断变化的环境中执行有用的任务，它们必须能够检测并适应新颖性。但是，视觉新颖性检测研究通常仅在重新利用的数据集（例如最初用于对象分类的CIFAR-10）上进行评估。这种做法将新颖性限制在不同对象类型的刻板图像上。我们建议需要新的基准来代表开放世界的挑战。我们的新型NovelCraft数据集包含图像和符号世界的多模式情节数据，该数据由代理在视频游戏世界中完成POGO-Stick组装任务。在某些情节中，我们插入可能影响游戏玩法的新颖对象。新颖性在复杂场景中的大小，位置和遮挡可能会有所不同。我们基于最新的新颖性检测和广义类别发现模型，重点是全面评估。结果暗示了未来研究的机会：了解不同类型错误的特定任务成本的模型可以更有效地检测和适应开放世界中的新颖性。
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