CSGM框架（Bora-Jalal-Price-Dimakis'17）表明，深度生成前沿可能是解决逆问题的强大工具。但是，迄今为止，此框架仅在某些数据集（例如，人称和MNIST数字）上经验成功，并且已知在分布外样品上表现不佳。本文介绍了CSGM框架在临床MRI数据上的第一次成功应用。我们在FastMri DataSet上培训了大脑扫描之前的生成，并显示通过Langevin Dynamics的后验采样实现了高质量的重建。此外，我们的实验和理论表明，后部采样是对地面定语分布和测量过程的变化的强大。我们的代码和型号可用于：\ URL {https://github.com/utcsilab/csgm-mri-langevin}。

The goal of compressed sensing is to estimate a vector from an underdetermined system of noisy linear measurements, by making use of prior knowledge on the structure of vectors in the relevant domain. For almost all results in this literature, the structure is represented by sparsity in a well-chosen basis. We show how to achieve guarantees similar to standard compressed sensing but without employing sparsity at all. Instead, we suppose that vectors lie near the range of a generative model G : R k → R n . Our main theorem is that, if G is L-Lipschitz, then roughly O(k log L) random Gaussian measurements suffice for an 2/ 2 recovery guarantee. We demonstrate our results using generative models from published variational autoencoder and generative adversarial networks. Our method can use 5-10x fewer measurements than Lasso for the same accuracy.

State-of-the-art speaker verification frameworks have typically focused on speech enhancement techniques with increasingly deeper (more layers) and wider (number of channels) models to improve their verification performance. Instead, this paper proposes an approach to increase the model resolution capability using attention-based dynamic kernels in a convolutional neural network to adapt the model parameters to be feature-conditioned. The attention weights on the kernels are further distilled by channel attention and multi-layer feature aggregation to learn global features from speech. This approach provides an efficient solution to improving representation capacity with lower data resources. This is due to the self-adaptation to inputs of the structures of the model parameters. The proposed dynamic convolutional model achieved 1.62\% EER and 0.18 miniDCF on the VoxCeleb1 test set and has a 17\% relative improvement compared to the ECAPA-TDNN.

End-to-End automatic speech recognition (ASR) models aim to learn a generalised speech representation to perform recognition. In this domain there is little research to analyse internal representation dependencies and their relationship to modelling approaches. This paper investigates cross-domain language model dependencies within transformer architectures using SVCCA and uses these insights to exploit modelling approaches. It was found that specific neural representations within the transformer layers exhibit correlated behaviour which impacts recognition performance. Altogether, this work provides analysis of the modelling approaches affecting contextual dependencies and ASR performance, and can be used to create or adapt better performing End-to-End ASR models and also for downstream tasks.

本文在线学习和优化框架内提出并开发了一种用于电力市场中风能交易的新算法。特别是，我们将梯度下降算法的组成部分自适应变体与功能驱动的新闻册模型的最新进展相结合。这导致了一种在线产品的方法，能够利用数据丰富的环境，同时适应能源发电和发电市场的非平稳特征，并且具有最小的计算负担。根据几个数值实验，对我们的方法的性能进行了分析，既显示了对非平稳性不确定参数的更好适应性和显着的经济增长。

我们建议在没有观察到的变量的情况下，提出基于订购的方法，用于学习结构方程模型（SEM）的最大祖先图（MAG），直到其Markov等效类（MEC）。文献中的现有基于订购的方法通过学习因果顺序（C-order）恢复图。我们提倡一个名为“可移动顺序”（R-rorder）的新颖订单，因为它们比结构学习的C端口有利。这是因为R-orders是适当定义的优化问题的最小化器，该问题可以准确解决（使用强化学习方法）或大约（使用爬山搜索）。此外，R-orders（与C-orders不同）在MEC中的所有图表中都是不变的，并将C-orders包括为子集。鉴于一组R-orders通常明显大于C-orders集，因此优化问题更容易找到R级而不是C级。我们评估了在现实世界和随机生成的网络上提出的方法的性能和可伸缩性。

因果鉴定是因果推理文献的核心，在该文献中提出了完整的算法来识别感兴趣的因果问题。这些算法的有效性取决于访问正确指定的因果结构的限制性假设。在这项工作中，我们研究了可获得因果结构概率模型的环境。具体而言，因果图中的边缘是分配的概率，例如，可能代表来自领域专家的信念程度。另外，关于边缘的不确定的可能反映了特定统计检验的置信度。在这种情况下自然出现的问题是：给定这样的概率图和感兴趣的特定因果效应，哪些具有最高合理性的子图是什么？我们表明回答这个问题减少了解决NP-HARD组合优化问题，我们称之为边缘ID问题。我们提出有效的算法来近似此问题，并评估我们针对现实世界网络和随机生成图的算法。

对于语音情绪数据集，与日常生活中显示的表现力较低的情绪相比，很难获得大量可靠的数据，而表现出的情绪可能超过了最高。最近，已经创建了具有自然情绪的较大数据集。这项研究并没有忽略较小的，行为的数据集，而是研究了从动作情绪中学到的信息是否对检测自然情绪有用。跨科普斯研究主要考虑了跨语言甚至跨年龄数据集，并且源于注释情绪导致性能下降的不同方法。为了保持一致，考虑了四个涵盖行为的成年英语数据集，考虑了自然情绪。提出了最先进的模型，以准确研究性能的降解。该系统涉及双向LSTM具有注意机制，以对数据集进行分类。实验研究了跨科普斯和多域的训练模型的影响，结果表明信息的传递不成功。室外模型，其次是适应丢失的数据集，而域对抗训练（DAT）被证明更适合于跨数据集的情绪概括。这显示了从ACT的数据集转移到具有更多自然情绪以及对不同语料库培训的好处的积极信息。

Pearl's Do Colculus是一种完整的公理方法，可以从观察数据中学习可识别的因果效应。如果无法识别这种效果，则有必要在系统中执行经常昂贵的干预措施以学习因果效应。在这项工作中，我们考虑了设计干预措施以最低成本来确定所需效果的问题。首先，我们证明了这个问题是NP-HARD，随后提出了一种可以找到最佳解或对数因子近似值的算法。这是通过在我们的问题和最小击球设置问题之间建立联系来完成的。此外，我们提出了几种多项式启发式算法来解决问题的计算复杂性。尽管这些算法可能会偶然发现亚最佳解决方案，但我们的模拟表明它们在随机图上产生了小的遗憾。

我们研究在有关系统的结构侧信息时学习一组变量的贝叶斯网络（BN）的问题。众所周知，学习一般BN的结构在计算上和统计上具有挑战性。然而，通常在许多应用中，关于底层结构的侧面信息可能会降低学习复杂性。在本文中，我们开发了一种基于递归约束的算法，其有效地将这些知识（即侧信息）纳入学习过程。特别地，我们研究了关于底层BN的两种类型的结构侧信息：（i）其集团数的上限是已知的，或者（ii）它是无菱形的。我们为学习算法提供理论保证，包括每个场景所需的最坏情况的测试数量。由于我们的工作，我们表明可以通过多项式复杂性学习有界树木宽度BNS。此外，我们评估了综合性和现实世界结构的算法的性能和可扩展性，并表明它们优于最先进的结构学习算法。