仇恨言语检测模型通常在持有的测试集上评估。但是，这有可能因为仇恨言语数据集中越来越有据可查的系统差距和偏见，因此绘制模型性能的不完整且潜在的误导性图片。为了实现更多针对性的诊断见解，最近的研究引入了仇恨言语检测模型的功能测试。但是，这些测试目前仅针对英语内容，这意味着它们无法支持全球数十亿语言所说的其他语言中更有效模型的开发。为了帮助解决这个问题，我们介绍了多语言Hatecheck（MHC），这是一套用于多语言仇恨言语检测模型的功能测试。 MHC涵盖了跨十种语言的34个功能，这比任何其他仇恨语音数据集更多。为了说明MHC的效用，我们训练和测试了高性能的多语言仇恨语音检测模型，并揭示了单语和跨语性应用的关键模型弱点。
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优化组合结构是许多现实世界中的核心，例如生命科学中遇到的问题。例如，抗体设计中涉及的关键步骤之一是在蛋白质序列中找到氨基酸的排列，以改善其与病原体的结合。由于极大的搜索空间和非线性目标，很难对抗体进行组合优化。即使对于适度的抗体设计问题，蛋白质的序列长度为11，我们也面临着超过2.05 x 10^14结构的搜索。应用传统的增强学习算法，例如Q-学习算法来组合优化，导致性能差。我们提出了结构化Q学习（SQL），这是Q学习的扩展，该Q学习结合了结构性先验，以进行组合优化。使用分子对接模拟器，我们证明了SQL可以找到高结合能序列，并在八个具有挑战性的抗体设计任务上对基准的表现良好，包括设计SARS-COV的抗体。
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几乎可以肯定（或使用概率）满足安全限制对于在现实生活中的增强学习（RL）的部署至关重要。例如，理想情况下，平面降落和起飞应以概率为单位发生。我们通过引入安全增强（SAUTE）马尔可夫决策过程（MDP）来解决该问题，在该过程中，通过将其扩大到州空间并重塑目标来消除安全限制。我们表明，Saute MDP满足了Bellman方程，并使我们更加接近解决安全的RL，几乎可以肯定地满足。我们认为，Saute MDP允许从不同的角度查看安全的RL问题，从而实现新功能。例如，我们的方法具有插件的性质，即任何RL算法都可以“炒”。此外，国家扩展允许跨安全限制进行政策概括。我们最终表明，当约束满意度非常重要时，SAUTE RL算法的表现可以胜过其最先进的对应物。
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与痴呆症相关的认知障碍（CI）在全球范围内影响超过5500万人，并且每3秒钟以一个新病例的速度迅速增长。随着临床试验反复出现的失败，早期诊断至关重要，但是在低水平和中等收入国家中，全球75％的痴呆症病例未被诊断为90％。众所周知，当前的诊断方法是复杂的，涉及对医学笔记，大量认知测试，昂贵的脑部扫描或脊柱液体测试的手动审查。与CI相关的信息经常在电子健康记录（EHR）中找到，并且可以为早期诊断提供重要线索，但是专家的手动审查是繁琐的，并且容易发生。该项目开发了一种新型的最新自动筛选管道，用于可扩展和高速发现EHR中的CI。为了了解EHR中复杂语言结构的语言环境，构建了一个8,656个序列的数据库，以训练基于注意力的深度学习自然语言处理模型以对序列进行分类。使用序列级别分类器开发了基于逻辑回归的患者级别预测模型。深度学习系统的精度达到了93％，AUC = 0.98，以识别其EHR中没有较早诊断，与痴呆有关的诊断代码或与痴呆有关的药物的患者。否则，这些患者将未被发现或检测到太晚。 EHR筛选管道已部署在Neurahealthnlp中，这是一种用于自动化和实时CI筛选的Web应用程序，只需将EHR上传到浏览器中即可。 Neurahealthnlp更便宜，更快，更容易获得，并且胜过当前的临床方法，包括基于文本的分析和机器学习方法。它使得早期诊断可在稀缺的医疗服务中可行，但可访问的互联网或蜂窝服务。
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在本文中，我们介绍了两级晶格神经网络（FAST BATLLLNN）的刀具快速箱分析，作为两级格子（TLL）神经网络（NNS）的盒状输出约束的快速验证器。特别地，快速Batllnn可以验证给定TLL NN的输出是否始终在指定的超矩形内呈现，只要其输入约束到指定的凸多特级（不一定是超矩形）。 FAST BATLLNN使用TLL架构的唯一语义和盒状输出约束的解耦性质，从而显着提高具有通用多粒输出约束的TLL的已知多项式验证算法的验证性能。在本文中，我们评估了快速Batllnn的性能和可扩展性，无论是自身的权利，也与应用于TLL NNS的最先进的NN Verifers相比。快速的Batllnn比较最快的NN Verifiers非常有利地比较，完成我们的合成TLL测试台超过400倍，而不是最近的竞争对手。
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痴呆症是一种神经退行性疾病，导致认知下降，并影响全世界超过5000万人。痴呆症是由医疗保健专业人士诊断的 - 只有患有痴呆症的四个人中只有一名诊断出来。即使制造诊断，也可能无法作为患者图表中的疾病（ICD）诊断码的结构化国际分类。与认知障碍（CI）有关的信息通常在电子健康记录（EHR）中发现，但专家临床医生票据的手工审查既耗时，往往容易出错。本票据的自动化挖掘为在EHR数据中标记有认知障碍患者的机会。我们开发了自然语言处理（NLP）工具，以识别具有认知障碍的患者，并证明语言背景提高了认知障碍分类任务的性能。我们微调我们的注意力深入学习模型，可以从复杂的语言结构中学习，并且相对于基线NLP模型的精度（0.93）大大提高（0.84）。此外，我们表明深度学习NLP可以成功识别没有痴呆相关的ICD代码或药物的痴呆症患者。
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优化逻辑合成期间电路的结果质量（QOR）是一种强大的挑战，需要探索指数大小的搜索空间。虽然专业设计的操作辅助揭示有效序列，但逻辑电路的复杂性的增加有利于自动化程序。灵感来自机器学习的成功，研究人员适应了逻辑合成应用的深度学习和加固学习。然而，成功的是，这些技术遭受了预防广泛采用的高样本复杂性。为了实现高效且可扩展的解决方案，我们提出沸腾，这是一种适应现代贝叶斯优化的第一算法，以导航合成操作的空间。沸腾不需要人类干预，并通过新颖的高斯工艺内核和信托区域约束收购有效地进行探索与利用。在EPFL基准测试的一组实验中，根据样本效率和QOR值，我们展示了与最先进的卓越的性能。
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我们介绍了一种组合变分AutiCencoders（VAE）和深度度量学习的方法，以通过高维和结构化输入空间执行贝叶斯优化（BO）。通过从深度度量学习中调整思路，我们使用BlackBox功能的标签指导来构建VAE潜在空间，促进高斯工艺拟合并产生改善的BO性能。重要的是，对于BO问题设置，我们的方法在半监督的制度中运行，其中只有少数标记的数据点。我们在三个现实世界任务中运行实验，在惩罚的LOGP分子生成基准上实现最先进的结果，只使用先前方法所需的标记数据的3％。作为一种理论贡献，我们提出了vae bo遗憾的证据。
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