现代形象染色系统，尽管取得了重大进展，往往与大型缺失区域，复杂的几何结构和高分辨率图像斗争。我们发现这是一个主要原因之一是缺乏染色网络和损失功能的有效的接受领域。为了减轻这个问题，我们提出了一种称为大面膜修正（LAMA）的新方法。喇嘛基于i）一种新的侵略网络架构，它使用具有图像宽接收领域的快速傅里叶卷曲（FFC）; ii）高接受领域感性损失; iii）大型训练面具，可解锁前两个组件的潜力。我们的批准网络在一系列数据集中改善了最先进的，即使在具有挑战性的情况下也能实现出色的性能，例如，完成定期结构。我们的模型令人惊讶地展现得比在火车时间高于所看到的决议，并在比竞争性基线更低的参数和时间成本实现这一目标。代码可用于\ url {https:/github.com/saic-mdal/lama}。
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Temporal difference (TD) learning is a simple algorithm for policy evaluation in reinforcement learning. The performance of TD learning is affected by high variance and it can be naturally enhanced with variance reduction techniques, such as the Stochastic Variance Reduced Gradient (SVRG) method. Recently, multiple works have sought to fuse TD learning with SVRG to obtain a policy evaluation method with a geometric rate of convergence. However, the resulting convergence rate is significantly weaker than what is achieved by SVRG in the setting of convex optimization. In this work we utilize a recent interpretation of TD-learning as the splitting of the gradient of an appropriately chosen function, thus simplifying the algorithm and fusing TD with SVRG. We prove a geometric convergence bound with predetermined learning rate of 1/8, that is identical to the convergence bound available for SVRG in the convex setting.
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由液体闪光灯（LS）靶标组成的大型探测器被一系列照片 - 型型管（PMT）包围，广泛用于现代中微子实验中：Borexino，Kamland，Daya Bay，Double Chooz，Reno，Reno，Reno和即将到来的Juno及其卫星朱诺检测器陶。这样的设备能够测量中微子能量，这可以从PMT通道上的光及其空间和时间分布中得出。但是，在大规模探测器中实现精细的能源分辨率是具有挑战性的。在这项工作中，我们介绍了该类型最先进的检测器Juno的能源重建方法的机器学习方法。我们专注于0-10 MEV的能量范围的正电子事件，该事件与juno $ - $中微子中的主要信号相对应，该信号源自核反应堆核心，并通过逆β-蛋白通道检测到。我们考虑使用PMTS收集的信息计算的综合特征，并在综合特征上进行了培训的深层神经网络。我们描述了我们功能工程程序的详细信息，并表明机器学习模型可以使用工程功能的子集提供能源分辨率$ \ sigma = 3 \％$。用于模型培训和测试的数据集由Monte Carlo方法与官方Juno软件生成。还提出了用于评估实际数据重建算法性能的校准源。
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传统上，从眼动数据中提取模式取决于不同宏观事件（例如固定和扫视）的统计数据。这需要一个额外的预处理步骤，以分离眼睛运动亚型，通常具有许多参数，分类结果取决于这些参数。除此之外，此类宏事件的定义由不同的研究人员以不同的方式提出。我们建议将一类新功能应用于个人眼运动轨迹结构的定量分析。这一新的基于代数拓扑的特征允许从不同凝视方式的不同方式中提取图案，例如坐标和振幅，热图和点云的时间序列，以从微观到宏的各种规模。我们在实验上证明了新功能与传统功能的竞争力及其重要协同作用，同时在最近发表的眼动轨迹数据集中一起用于人身份验证任务。
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