医学成像深度学习模型通常是大而复杂的，需要专门的硬件来训练和评估这些模型。为了解决此类问题，我们提出了PocketNet范式，以减少深度学习模型的规模，通过促进卷积神经网络中的渠道数量的增长。我们证明，对于一系列的分割和分类任务，PocketNet架构产生的结果与常规神经网络相当，同时将参数数量减少多个数量级，最多使用90％的GPU记忆，并加快训练时间的加快。高达40％，从而允许在资源约束设置中培训和部署此类模型。
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In this work, we propose the novel Prototypical Graph Regression Self-explainable Trees (ProGReST) model, which combines prototype learning, soft decision trees, and Graph Neural Networks. In contrast to other works, our model can be used to address various challenging tasks, including compound property prediction. In ProGReST, the rationale is obtained along with prediction due to the model's built-in interpretability. Additionally, we introduce a new graph prototype projection to accelerate model training. Finally, we evaluate PRoGReST on a wide range of chemical datasets for molecular property prediction and perform in-depth analysis with chemical experts to evaluate obtained interpretations. Our method achieves competitive results against state-of-the-art methods.
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数据库状表的输出结构，该表由水平行和垂直列构建的值组成，可以通过名称识别，可以涵盖广泛的NLP任务。在此构成之后，我们为文本到餐桌神经模型提出了一个框架，适用于诸如提取订单项，联合实体和关系提取或知识库人群等问题的问题。我们建议的基于置换的解码器是一种广义的顺序方法，该方法理解了表中所有单元的信息。训练最大化了分解顺序的所有随机排列表中表内容的预期对数可能性。在内容推理期间，我们通过搜索可能的顺序以最大化模型的置信度并避免实质性误差积累来利用模型以任何顺序生成单元格的能力，而其他顺序模型则容易出现。实验证明了该框架的高实用价值，该框架在几个具有挑战性的数据集上建立了最先进的结果，优于先前的解决方案高达15％。
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我们介绍Protopool，一个可解释的图像分类模型，其中包含类的原型池。培训比现有方法更直接，因为它不需要修剪阶段。通过向特定类别引入完全可分辨分配的原型来获得它。此外，我们介绍了一种新的焦点相似度，将模型集中在罕见的前景特征上。我们表明Protopool在Cub-200-2011和斯坦福汽车数据集上获得最先进的准确性，大大减少了原型的数量。我们提供了对方法和用户学习的理论分析，以表明我们的原型比具有竞争方法所获得的原型更具独特。
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由于其弱监督性，多个实例学习（MIL）在许多现实生活中的机器学习应用中都获得了受欢迎程度。但是，解释MIL滞后的相应努力，通常仅限于提出对特定预测至关重要的袋子的实例。在本文中，我们通过引入Protomil，这是一种新型的自我解释的MIL方法，该方法受到基于案例的推理过程的启发，该方法是基于案例的推理过程，该方法在视觉原型上运行。由于将原型特征纳入对象描述中，Protomil空前加入了模型的准确性和细粒度的可解释性，我们在五个公认的MIL数据集上进行了实验。
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机器人的目前研究标准要求机器人控制器开发的一般方法。在辅助机器人域中，人机互动起到了实质性的作用。特别是，人类产生影响机器人控制系统的意图。在文章中，提出了一种方法，用于创建辅助机器人的控制系统，这对由语音命令，按钮或操作员控制台提供的用户意图作出反应。整个方法应用于由定制的Tiago机器人和其他硬件组件组成的真实系统。在该平台上进行的示例性实验说明了辅助机器人中的人机界面多样化的动机。
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