Video prediction is a challenging computer vision task that has a wide range of applications. In this work, we present a new family of Transformer-based models for video prediction. Firstly, an efficient local spatial-temporal separation attention mechanism is proposed to reduce the complexity of standard Transformers. Then, a full autoregressive model, a partial autoregressive model and a non-autoregressive model are developed based on the new efficient Transformer. The partial autoregressive model has a similar performance with the full autoregressive model but a faster inference speed. The non-autoregressive model not only achieves a faster inference speed but also mitigates the quality degradation problem of the autoregressive counterparts, but it requires additional parameters and loss function for learning. Given the same attention mechanism, we conducted a comprehensive study to compare the proposed three video prediction variants. Experiments show that the proposed video prediction models are competitive with more complex state-of-the-art convolutional-LSTM based models. The source code is available at https://github.com/XiYe20/VPTR.

识别和理解文本中的潜在情绪或情绪是多种自然语言处理应用程序的关键组成部分。虽然简单的极性情感分析是一个良好研究的主题，但在识别使用文本数据的更复杂，更精细的情绪方面取得了更少的进步。在本文中，我们介绍了一种基于变压器的模型，具有适配器层的融合，它利用更简单的情绪分析任务来改善大规模数据集（例如CMU-MOSEI）上的情绪检测任务，仅使用文本方式。结果表明，我们的建议方法与其他方法具有竞争力。即使使用仅使用文本方式，我们也能为CMU-MOSEI的情感识别获得最先进的结果。

本文介绍了一种名为Polytrack的新方法，用于使用边界多边形的快速多目标跟踪和分段。PolyTrack通过产生其中心键盘的热插拔来检测物体。对于它们中的每一个，通过在每个实例上计算限定多边形而不是传统边界框来完成粗略分割。通过将两个连续帧作为输入来完成跟踪，并计算在第一帧中检测到的每个对象的中心偏移，以预测其在第二帧中的位置。还应用了卡尔曼滤波器以减少ID交换机的数量。由于我们的目标应用程序是自动化驾驶系统，因此我们在城市环境视频上应用了方法。我们在MOTS和Kittimots数据集上培训和评估多轨。结果表明，跟踪多边形可以是边界框和掩模跟踪的良好替代品。Polytrack代码可在https://github.com/gafaua/polytrack上获得。

Despite a sea of interpretability methods that can produce plausible explanations, the field has also empirically seen many failure cases of such methods. In light of these results, it remains unclear for practitioners how to use these methods and choose between them in a principled way. In this paper, we show that for even moderately rich model classes (easily satisfied by neural networks), any feature attribution method that is complete and linear--for example, Integrated Gradients and SHAP--can provably fail to improve on random guessing for inferring model behaviour. Our results apply to common end-tasks such as identifying local model behaviour, spurious feature identification, and algorithmic recourse. One takeaway from our work is the importance of concretely defining end-tasks. In particular, we show that once such an end-task is defined, a simple and direct approach of repeated model evaluations can outperform many other complex feature attribution methods.

分位数（更普遍，KL）遗憾的界限，例如由癌症（Chaudhuri，Freund和Hsu 2009）及其变体实现的界限，放松了竞争最佳个别专家的目标，只能争夺大多数专家对抗性数据。最近，通过考虑可能既完全对抗或随机（i.i.D.），半对抗拉利范式（Bilodeau，Negrea和Roy 2020）提供了对抗性在线学习的替代放松。我们使用FTRL与单独的，新颖的根对数常规常规程序一起实现SIMIMAX最佳遗憾，这两者都可以解释为QuanchEdge的屈服变体。我们扩展了现有的KL遗憾的上限，统一地持有目标分布，可能是具有任意前锋的不可数专家课程;在有限的专家课程（紧密）上为Simitile遗憾提供第一个全信息下限;并为半逆势范式提供适应性最低的最低限度最佳算法，其适应真实，未知的约束更快，导致在现有方法上均匀改进遗憾。

当在未知约束集中任意变化的分布中生成数据时，我们会考虑使用专家建议的预测。这种半反向的设置包括（在极端）经典的I.I.D.设置时，当未知约束集限制为单身人士时，当约束集是所有分布的集合时，不受约束的对抗设置。对冲状态中，对冲算法（长期以来已知是最佳的最佳速率（速率））最近被证明是对I.I.D.的最佳最小值。数据。在这项工作中，我们建议放松I.I.D.通过在约束集的所有自然顺序上寻求适应性来假设。我们在各个级别的Minimax遗憾中提供匹配的上限和下限，表明确定性学习率的对冲在极端之外是次优的，并证明人们可以在各个级别的各个层面上都能适应Minimax的遗憾。我们使用以下规范化领导者（FTRL）框架实现了这种最佳适应性，并采用了一种新型的自适应正则化方案，该方案隐含地缩放为当前预测分布的熵的平方根，而不是初始预测分布的熵。最后，我们提供了新的技术工具来研究FTRL沿半逆转频谱的统计性能。