使用深神经网络作为函数近似器导致加强学习算法和应用的罢工进展。然而，我们在决策边界几何和神经政策的损失景观中的知识仍然非常有限。在本文中，我们提出了一个框架来调查各种州和跨MDP的决策边界和损失景观相似之处。我们在街机学习环境中进行各种游戏进行实验，并发现神经政策的高灵敏度方向横跨MDP相关。我们认为，这些高灵敏度方向支持非强大功能在加固学习代理的培训环境中共享非强大功能。我们相信我们的结果揭示了深度加强学习培训中使用的环境的基本属性，并代表了建立强大可靠的深度加固学习代理的有形步骤。

Effective conservation of maritime environments and wildlife management of endangered species require the implementation of efficient, accurate and scalable solutions for environmental monitoring. Ecoacoustics offers the advantages of non-invasive, long-duration sampling of environmental sounds and has the potential to become the reference tool for biodiversity surveying. However, the analysis and interpretation of acoustic data is a time-consuming process that often requires a great amount of human supervision. This issue might be tackled by exploiting modern techniques for automatic audio signal analysis, which have recently achieved impressive performance thanks to the advances in deep learning research. In this paper we show that convolutional neural networks can indeed significantly outperform traditional automatic methods in a challenging detection task: identification of dolphin whistles from underwater audio recordings. The proposed system can detect signals even in the presence of ambient noise, at the same time consistently reducing the likelihood of producing false positives and false negatives. Our results further support the adoption of artificial intelligence technology to improve the automatic monitoring of marine ecosystems.

We consider the problem of decision-making under uncertainty in an environment with safety constraints. Many business and industrial applications rely on real-time optimization with changing inputs to improve key performance indicators. In the case of unknown environmental characteristics, real-time optimization becomes challenging, particularly for the satisfaction of safety constraints. We propose the ARTEO algorithm, where we cast multi-armed bandits as a mathematical programming problem subject to safety constraints and learn the environmental characteristics through changes in optimization inputs and through exploration. We quantify the uncertainty in unknown characteristics by using Gaussian processes and incorporate it into the utility function as a contribution which drives exploration. We adaptively control the size of this contribution using a heuristic in accordance with the requirements of the environment. We guarantee the safety of our algorithm with a high probability through confidence bounds constructed under the regularity assumptions of Gaussian processes. Compared to existing safe-learning approaches, our algorithm does not require an exclusive exploration phase and follows the optimization goals even in the explored points, which makes it suitable for safety-critical systems. We demonstrate the safety and efficiency of our approach with two experiments: an industrial process and an online bid optimization benchmark problem.

假设已知的降解模型，学到的图像超分辨率（SR）模型的性能取决于训练集中的图像特性的多样性与测试集中的图像特征相匹配。结果，根据特定图像的特征是否与训练集中的特征相似，SR模型的性能在测试集上从图像到图像明显变化。因此，通常，单个SR模型不能很好地概括所有类型的图像内容。在这项工作中，我们表明，为不同类别的图像（例如，用于文本，纹理等）培训多个SR模型，以利用特定类的图像先验，并采用后处理网络，该网络学习如何最好地融合所产生的输出通过这些多个SR模型，超过了最先进的通用SR模型的性能。实验结果清楚地表明，所提出的多重模型SR（MMSR）方法显着优于单个预训练的最先进的SR模型，既定量和视觉上都有。它甚至超出了在类似文本或纹理图像上训练的最佳单一类SR模型的性能。

基于流量的生成超分辨率（SR）模型学会生产一组可行的SR解决方案，称为SR空间。 SR溶液的多样性随着潜在变量的温度（$ \ tau $）的增加而增加，这引入了样品溶液之间纹理的随机变化，从而导致视觉伪像和低忠诚度。在本文中，我们提出了一种简单但有效的图像结合/融合方法，以获得消除随机伪像的单个SR图像，并改善忠诚度，而不会显着损害感知质量。我们通过从流量模型跨越的SR空间中的一系列可行的光真实解决方案中受益，从而实现这一目标。我们提出了不同的图像结合和融合策略，这些策略提供了多种途径，可以根据手头任务的保真度与感知质量要求，以可控的方式将SR Slace样本解决方案移至感知延伸平面中更为理想的目的地。实验结果表明，与流量模型和经过对抗训练的模型所产生的样本SR图像相比，我们的图像结合/融合策略在定量指标和视觉质量方面实现了更有希望的感知依赖权衡。

我们提出了一种新型的深神经网络（DNN）体系结构，以在仅在解码器侧作为侧面信息可用时，以压缩图像，这是一个著名且经过深入研究的分布式源编码（DSC）问题的特殊情况。特别是，我们考虑了一对立体声图像，它们具有重叠的视野，由同步和校准的摄像机捕获。因此，高度相关。我们假设该对的一个图像要被压缩和传输，而另一个图像仅在解码器上可用。在提出的体系结构中，编码器使用DNN将输入图像映射到潜在空间，量化潜在表示，并使用熵编码无损地压缩了它。所提出的解码器提取了仅从可用侧面信息的图像之间的有用信息，以及侧面信息的潜在表示。然后，这两个图像的潜在表示，一个是从编码器中接收的，另一个从本地提取，以及本地生成的共同信息，将其馈送到两个图像的各个解码器中。我们采用交叉意见模块（CAM）来对齐两个图像的各个解码器的中间层中获得的特征图，从而可以更好地利用侧面信息。我们训练并演示了拟议算法对各种现实设置的有效性，例如立体声图像对的Kitti和CityScape数据集。我们的结果表明，所提出的体系结构能够以更有效的方式利用仅解码器的侧面信息，因为它表现优于先前的工作。我们还表明，即使在未校准和未同步的相机阵列用例的情况下，提出的方法也能够提供显着的收益。

深度MRI重建通常是使用有条件的模型进行的，该模型将其映射到完全采样的数据作为输出中。有条件的模型在加速成像运算符的知识下执行了脱氧，因此在操作员的域转移下，它们概括了很差。无条件模型是一种强大的替代方法，相反，它可以学习生成图像先验，以提高针对领域转移的可靠性。鉴于它们的高度代表性多样性和样本质量，最近的扩散模型特别有希望。然而，事先通过静态图像进行预测会导致次优性能。在这里，我们提出了一种基于适应性扩散的新型MRI重建Adadiff。为了启用有效的图像采样，引入了一个可以使用大扩散步骤的对抗映射器。使用受过训练的先验进行两阶段的重建：一个快速扩散阶段，产生初始重建阶段，以及一个适应阶段，其中更新扩散先验以最大程度地减少获得的K空间数据的重建损失。关于多对比的大脑MRI的演示清楚地表明，Adadiff在跨域任务中的竞争模型以及域内任务中的卓越或PAR性能方面取得了出色的性能。

我们提出了一种用于在仅在解码器处作为侧面信息可用时压缩图像的新型神经网络（DNN）架构。该问题在信息理论中称为分布式源编码（DSC）。特别地，我们考虑一对立体图像，其由于视野的重叠场而通常彼此具有高相关，并且假设要压缩和发送该对的一个图像，而另一个图像仅在解码器。在所提出的架构中，编码器将输入图像映射到潜像，量化潜在表示，并使用熵编码压缩它。训练解码器以仅使用后者使用后者提取输入图像和相关图像之间的公共信息。接收的潜在表示和本地生成的公共信息通过解码器网络来获得增强的输入图像的增强重建。公共信息提供了ReceIver上相关信息的简洁表示。我们训练并展示所提出的方法对立体声图像对的拟议方法的有效性。我们的结果表明，该建筑的架构能够利用仅解码器的侧面信息，并且在使用解码器侧信息的情况下优于立体图像压缩的先前工作。