我们先前的实验表明，人类和机器似乎采用了不同的方法来歧视说话者歧视，尤其是在说话风格可变性的情况下。实验检查了阅读与对话演讲。听众专注于特定于说话者的特质，同时“一起告诉说话者”，以及“告诉说话者分开”时共享声学空间的相对距离。但是，无论目标或非目标试验如何，自动扬声器验证（ASV）系统使用相同的损失函数。为了在风格变异性的存在下提高ASV性能，从人类感知中学到的见解被用来设计一种新的训练损失功能，我们称为“ CLLRCE损失”。 CLLRCE损失既使用说话者特异性的特质，又使用扬声器之间的相对声学距离来训练ASV系统。当使用UCLA扬声器可变性数据库时，在X-Vector和条件设置中，CLLCE损失使EER显着相对改善1-66％，而MindCF分别与1-31％和1-56％相比，相比之下X矢量基线。使用涉及不同的对话语音任务的SITW评估任务，拟议的损失与自我发项式调节结合，导致EER的显着相对改善2-5％，而MindCF则比基线高6-12％。在SITW案例中，绩效的改善仅与调理保持一致。
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我们提出了一种提取说话者嵌入的方法，这些嵌入者对文本独立的说话者验证中的口语风格变化很强。通常，嵌入提取的扬声器包括训练DNN进行扬声器分类以及使用瓶颈功能作为扬声器表示。这样的网络具有一个合并层，可以通过在所有话语框架上计算统计数据，以相等的权重来转换框架级别为话语级特征。但是，自动锻炼的嵌入执行加权池，使其重量与在扬声器分类任务中框架的重要性相对应。熵可以捕获由于说话样式变化而导致的声学变化。因此，提出了一个基于熵的变量帧速率向量作为自我发项层的外部条件向量，以向网络提供可以解决样式效应的信息。这项工作探讨了五种不同的调理方法。最好的调理方法，与门控的串联，在12/23任务中为X-Vector基线提供了统计学上的显着改进，并且在使用UCLA扬声器可变性数据库时，与11/23任务中的基线相同。在9/23任务中，它也明显胜过自我注意力，而在1/23的任务中也更糟。该方法还显示了SITW的多扬声器方案的显着改善。
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Deep learning models that leverage large datasets are often the state of the art for modelling molecular properties. When the datasets are smaller (< 2000 molecules), it is not clear that deep learning approaches are the right modelling tool. In this work we perform an extensive study of the calibration and generalizability of probabilistic machine learning models on small chemical datasets. Using different molecular representations and models, we analyse the quality of their predictions and uncertainties in a variety of tasks (binary, regression) and datasets. We also introduce two simulated experiments that evaluate their performance: (1) Bayesian optimization guided molecular design, (2) inference on out-of-distribution data via ablated cluster splits. We offer practical insights into model and feature choice for modelling small chemical datasets, a common scenario in new chemical experiments. We have packaged our analysis into the DIONYSUS repository, which is open sourced to aid in reproducibility and extension to new datasets.
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人工智能/机器学习方法的进步提供了在科学研究中具有广泛适用性的工具。这些技术正在跨越核物理研究主题的多样性，从而推进将有助于科学发现和社会应用。该审查提供了一种由人工智能和机器学习技术改变的核物理研究的快照。
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通过潜在树形图形模型建模高维数据的分布是多个科学域中的一种普遍存在的方法。常见的任务是推断底层树结构，仅给出其终端节点的观察。树恢复的许多算法是计算密集型的，这将其适用于中等大小的树木。对于大树，一种共同的方法，被称为剥夺和征服，是以两步恢复树结构。首先，将结构分别恢复终端节点的多个可能随机子集。其次，合并生成的子树以形成一棵树。在这里，我们开发频谱自上而下的恢复（STDR），确定性分割和征服方法来推断出大潜在树模型。与以前的方法不同，STDR基于与观察到的节点相关的合适的LAPLACIAN矩阵的FIEDLER向量，以非随机方式分配终端节点。我们证明，在某些条件下，这种分区与树结构一致。反过来，这导致了小远子的显着更简单的合并程序。我们证明了STDR在统计上是一致的，并绑定了以高概率准确恢复树所需的样本数量。使用来自近几种常见树模型的模拟数据在系统发育中，我们证明STDR在运行时具有显着的优势，具有改善或类似的准确性。
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