在过去的十年中，图上的信号处理已成为一个非常活跃的研究领域。具体而言，使用从图形上构建的框架（例如图上的小波）在统计或深度学习中的应用数量显着增加。我们特别考虑通过数据驱动的小波紧密框架方法在图表上进行信号的情况。这种自适应方法基于使用Stein的无偏风险估计校准的阈值，该阈值适合于紧密框架表示。我们可以使用Chebyshev-Jackson多项式近似值将其扩展到大图，从而可以快速计算小波系数，而无需计算laplacian特征性组成。但是，紧密框架的过度本质将白噪声转化为相关的噪声。结果，转换噪声的协方差出现在确定的差异项中，因此需要计算和存储框架，从而导致大图的不切实际计算。为了估计这种协方差，我们基于零均值和单位方差随机变量的快速转换制定和分析蒙特卡洛策略。这种新的数据驱动的denoisisy方法可以在差异隐私中发现自然应用。从真实和模拟数据的大小变化图上进行了全面的性能分析。
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Practitioners use Hidden Markov Models (HMMs) in different problems for about sixty years. Besides, Conditional Random Fields (CRFs) are an alternative to HMMs and appear in the literature as different and somewhat concurrent models. We propose two contributions. First, we show that basic Linear-Chain CRFs (LC-CRFs), considered as different from the HMMs, are in fact equivalent to them in the sense that for each LC-CRF there exists a HMM - that we specify - whom posterior distribution is identical to the given LC-CRF. Second, we show that it is possible to reformulate the generative Bayesian classifiers Maximum Posterior Mode (MPM) and Maximum a Posteriori (MAP) used in HMMs, as discriminative ones. The last point is of importance in many fields, especially in Natural Language Processing (NLP), as it shows that in some situations dropping HMMs in favor of CRFs was not necessary.
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Multi-robot manipulation tasks involve various control entities that can be separated into dynamically independent parts. A typical example of such real-world tasks is dual-arm manipulation. Learning to naively solve such tasks with reinforcement learning is often unfeasible due to the sample complexity and exploration requirements growing with the dimensionality of the action and state spaces. Instead, we would like to handle such environments as multi-agent systems and have several agents control parts of the whole. However, decentralizing the generation of actions requires coordination across agents through a channel limited to information central to the task. This paper proposes an approach to coordinating multi-robot manipulation through learned latent action spaces that are shared across different agents. We validate our method in simulated multi-robot manipulation tasks and demonstrate improvement over previous baselines in terms of sample efficiency and learning performance.
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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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当今许多大型系统的设计，从交通路由环境到智能电网，都依赖游戏理论平衡概念。但是，随着$ n $玩家游戏的大小通常会随着$ n $而成倍增长，标准游戏理论分析实际上是不可行的。最近的方法通过考虑平均场游戏，匿名$ n $玩家游戏的近似值，在这种限制中，玩家的数量是无限的，而人口的状态分布，而不是每个单独的球员的状态，是兴趣。然而，迄今为止研究最多的平均场平衡的平均场nash平衡的实际可计算性通常取决于有益的非一般结构特性，例如单调性或收缩性能，这是已知的算法收敛所必需的。在这项工作中，我们通过开发均值相关和与粗相关的平衡的概念来研究平均场比赛的替代途径。我们证明，可以使用三种经典算法在\ emph {ash All Games}中有效地学习它们，而无需对游戏结构进行任何其他假设。此外，我们在文献中已经建立了对应关系，从而获得了平均场 - $ n $玩家过渡的最佳范围，并经验证明了这些算法在简单游戏中的收敛性。
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机器学习和深度学习的提升导致了几个领域的显着改善。计算能力的急剧上升和大型数据集的集合都支持了这一变化。这样的庞大数据集通常包括可能代表隐私威胁的个人数据。会员推理攻击是一个新的研究方向，旨在恢复学习算法使用的培训数据。在本文中，我们开发了一种均值，以衡量利用数量的训练数据的泄漏，该数据是训练样本附近训练模型的总变化的代表。我们通过提供一种新颖的防御机制来扩展工作。通过说服数值实验，经验证据支持我们的贡献。
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当同时部署大量传感器和执行器的多个服务时，设计智能家庭服务是一项复杂的任务。它可能依赖于基于知识或数据驱动的方法。前者可以使用基于规则的方法静态设计服务，后者可以使用学习方法动态地发现居民的偏好。但是，这些方法都不完全令人满意，因为规则不能涵盖所有可能改变的可能情况，而学习方法可能会做出有时对居民无法理解的决定。在本文中，提出了PBRE（基于教学的规则提取器），以从学习方法中提取规则，以实现智能家庭系统的动态规则生成。预期的优势是采用了基于规则的方法的解释性和学习方法的动态性。我们将PBRE与现有规则提取方法进行比较，结果显示PBRE的性能更好。我们还应用PBRE从NRL（基于神经网络的强化学习）代表的智能家庭服务中提取规则。结果表明，PBRE可以帮助NRL模拟的服务向居民提出可理解的建议。
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我们介绍了DeepNash，这是一种能够学习从头开始播放不完美的信息游戏策略的自主代理，直到人类的专家级别。 Stratego是人工智能（AI）尚未掌握的少数标志性棋盘游戏之一。这个受欢迎的游戏具有$ 10^{535} $节点的巨大游戏树，即，$ 10^{175} $倍的$倍于GO。它具有在不完美的信息下需要决策的其他复杂性，类似于德克萨斯州Hold'em扑克，该扑克的游戏树较小（以$ 10^{164} $节点为单位）。 Stratego中的决策是在许多离散的动作上做出的，而动作与结果之间没有明显的联系。情节很长，在球员获胜之前经常有数百次动作，而Stratego中的情况则不能像扑克中那样轻松地分解成管理大小的子问题。由于这些原因，Stratego几十年来一直是AI领域的巨大挑战，现有的AI方法几乎没有达到业余比赛水平。 Deepnash使用游戏理论，无模型的深钢筋学习方法，而无需搜索，该方法学会通过自我播放来掌握Stratego。 DeepNash的关键组成部分的正则化NASH Dynamics（R-NAD）算法通过直接修改基础多项式学习动力学来收敛到近似NASH平衡，而不是围绕它“循环”。 Deepnash在Stratego中击败了现有的最先进的AI方法，并在Gravon Games平台上获得了年度（2022年）和历史前3名，并与人类专家竞争。
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我们应对贝叶斯生成和鉴别的分类器。鉴于模型分发$ p（x，y）$，观察$ y $和目标$ x $，首先考虑$ p（x，y）$，然后使用贝叶斯规则计算生成分类器来计算$ p（x | y）$。判别模型由$ p（x | y）$直接给出，用于计算判别分类器。然而，最近的作品表明，贝叶斯最大后级分类器定义由天真贝叶斯（NB）或隐藏的Markov链（HMC），两种生成模型也可以匹配鉴别的分类器定义。因此，存在将分类器分类为“生成”和“鉴别性”的情况有点误导。实际上，这种区别与计算分类器的方式相当相关，而不是分类器本身。我们介绍了一般理论结果，指定如何以与相同模型的鉴别方式计算从生成模型引起的生成分类器。 NB和HMC的示例再次找到特定情况，并且我们将一般结果应用于两个NB的原始扩展，以及HMC的两个扩展，其中一个是原始的。最后，我们很快地说明了自然语言处理中计算分类器（NLP）框架的新判别方式的兴趣。
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2021-12-31
在本文中，我们解决了在二进制形式中的两个程序的函数之间找到了对应或匹配的问题，这是二进制不同的最常见任务之一。我们将此问题的新配方作为图表编辑问题的特定实例通过程序的呼叫图。在该配方中，关于函数内容和呼叫图相似度同时评估映射的质量。我们表明该配方相当于网络对齐问题。基于MAX-Product信念传播，我们提出了解决这个问题的解决策略。最后，我们实施了我们的方法的原型，称为QBindiff，并提出了一个广泛的评估，表明我们的方法优于艺术的态度而不是工具。
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