我们考虑一个高维模型，其中观察到时间和空间的变量。该模型由包含时间滞后的时空回归和因变量的空间滞后组成。与古典空间自回归模型不同，我们不依赖于预定的空间交互矩阵，但从数据中推断所有空间交互。假设稀疏性，我们通过惩罚一组Yule-Walker方程来估计完全数据驱动的空间和时间依赖。这种正则化可以留下非结构化，但我们还提出了当观察结果源自空间网格（例如卫星图像）时定制的收缩程序。推导有限的样本误差界限，并且在渐近框架中建立估计一致性，其中样本大小和空间单元的数量共同偏离。外源性变量也可以包括在内。与竞争程序相比，仿真练习表现出强大的有限样本性能。作为一个实证应用，我们模型卫星测量了伦敦的No2浓度。我们的方法通过竞争力的基准提供预测，我们发现了强烈的空间互动的证据。
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Active learning as a paradigm in deep learning is especially important in applications involving intricate perception tasks such as object detection where labels are difficult and expensive to acquire. Development of active learning methods in such fields is highly computationally expensive and time consuming which obstructs the progression of research and leads to a lack of comparability between methods. In this work, we propose and investigate a sandbox setup for rapid development and transparent evaluation of active learning in deep object detection. Our experiments with commonly used configurations of datasets and detection architectures found in the literature show that results obtained in our sandbox environment are representative of results on standard configurations. The total compute time to obtain results and assess the learning behavior can thereby be reduced by factors of up to 14 when comparing with Pascal VOC and up to 32 when comparing with BDD100k. This allows for testing and evaluating data acquisition and labeling strategies in under half a day and contributes to the transparency and development speed in the field of active learning for object detection.
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Standard imitation learning can fail when the expert demonstrators have different sensory inputs than the imitating agent. This is because partial observability gives rise to hidden confounders in the causal graph. We break down the space of confounded imitation learning problems and identify three settings with different data requirements in which the correct imitation policy can be identified. We then introduce an algorithm for deconfounded imitation learning, which trains an inference model jointly with a latent-conditional policy. At test time, the agent alternates between updating its belief over the latent and acting under the belief. We show in theory and practice that this algorithm converges to the correct interventional policy, solves the confounding issue, and can under certain assumptions achieve an asymptotically optimal imitation performance.
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域的适应性引起了极大的兴趣，因为标签是一项昂贵且容易出错的任务，尤其是当像素级在语义分段中需要标签时。因此，人们希望能够在数据丰富并且标签精确的合成域上训练神经网络。但是，这些模型通常在室外图像上表现不佳。为了减轻输入的变化，可以使用图像到图像的方法。然而，使用合成训练域桥接部署领域的标准图像到图像方法并不关注下游任务，而仅关注视觉检查级别。因此，我们在图像到图像域的适应方法中提出了gan的“任务意识”版本。借助少量标记的地面真实数据，我们将图像到图像翻译指导为更合适的输入图像，用于培训合成数据（合成域专家）的语义分割网络。这项工作的主要贡献是1）一种模块化半监督域适应方法，通过训练下游任务Aware Cycean，同时避免适应合成语义分割专家2）该方法适用于复杂的域适应任务3）通过使用从头开始网络进行较不偏见的域间隙分析。我们在分类任务以及语义细分方面评估我们的方法。我们的实验表明，我们的方法比仅使用70（10％）地面真实图像的分类任务中的准确性优于标准图像到图像方法 - 准确性的准确性7％。对于语义细分，我们可以在训练过程中仅使用14个地面真相图像，在均值评估数据集上，平均交叉点比联合的平均交叉点约4％至7％。
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深度神经网络（DNN）在解释图像数据方面取得了令人印象深刻的进步，因此可以在某种程度上可以在某种程度上使用它们，以在自动驾驶（例如自动驾驶）中使用它们。从道德的角度来看，AI算法应考虑到街道上的物体或受试者的脆弱性，范围从“完全没有”，例如这条路本身，是行人的“高脆弱性”。考虑到这一点的一种方法是定义一个语义类别与另一个语义类别的混淆成本，并使用基于成本的决策规则来解释概率，即DNN的输出。但是，如何定义成本结构是一个开放的问题，应该负责谁来执行此操作，从而定义了AI-Algorithms实际上将“看到”。作为一个可能的答案，我们遵循一种参与式方法，并建立在线调查，要求公众定义成本结构。我们介绍了调查设计和获取的数据以及评估，该评估还区分了视角（汽车乘客与外部交通参与者）和性别。使用基于仿真的$ f $检验，我们发现两组之间存在很大的显着差异。这些差异对在与自动驾驶汽车的安全临界距离内的可靠检测有后果。我们讨论与这种方法相关的道德问题，并从心理学的角度讨论了从人机相互作用到调查出现的问题。最后，我们在AI安全领域的行业领导者对基于调查的元素在自动驾驶中的AI功能设计中的适用性进行了评论。
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对于图像的语义分割，如果该任务限于一组封闭的类，则最先进的深神经网络（DNN）实现高分性精度。然而，截至目前，DNN具有有限的开放世界能够在开放世界中运行，在那里他们任务是识别属于未知对象的像素，最终逐步学习新颖的类。人类有能力说：我不知道那是什么，但我已经看到了这样的东西。因此，希望以无监督的方式执行这种增量学习任务。我们介绍一种基于视觉相似性群集未知对象的方法。这些集群用于定义新课程，并作为无监督增量学习的培训数据。更确切地说，通过分割质量估计来评估预测语义分割的连接组件。具有低估计预测质量的连接组件是随后聚类的候选者。另外，组件明智的质量评估允许获得可能包含未知对象的图像区域的预测分段掩模。这种掩模的各个像素是伪标记的，然后用于重新训练DNN，即，在不使用由人类产生的地面真理。在我们的实验中，我们证明，在没有访问地面真理甚至几个数据中，DNN的类空间可以由新颖的类扩展，实现了相当大的分割精度。
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虽然自动化驾驶通常是具有更好的人力驾驶性能的宣传，但这项工作审查了几乎不可能为系统级别提供直接统计证据，这实际上是这种情况。所需的标记数据量将超过现行技术和经济能力的维度。因此，常用的策略是利用冗余以及足够的子系统的性能证明。如已知的，这种策略特别是对于独立运行的子系统的情况，即误差的发生在统计学中。在这里，我们提供了一些第一个考虑因素和实验证据，即这种策略不是自由乘坐作为满足相同计算机视觉任务的神经网络的错误，至少在某些情况下，显示相关的错误存在。如果培训数据，架构和培训保持单独或独立，则仍然是正确的，使用特殊损失函数培训。在我们的实验中，使用来自不同传感器的数据（通过多达五个Mnist数据集的预测）更有效地降低相关性，但是没有一种程度，即实现可以获得为冗余获得的测试数据的潜力和统计上独立的子系统。
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我们使用生成的对抗网络（GaN）展示了一种数学上良好的湍流模型的合成建模方法。基于对遍历性的混沌，确定性系统的分析，我们概述了一个数学证据，即GaN实际上可以学习采样状态快照，从而形成混沌系统的不变度量。基于该分析，我们研究了从Lorenz吸引子开始的混沌系统的层次，然后继续与GaN的湍流模拟。作为培训数据，我们使用从大型涡流模拟（LES）获得的速度波动领域。详细研究了两种建筑：我们使用深卷积的GaN（DCGAN）来合成圆柱周围的湍流。我们还使用PIX2PIXHD架构模拟低压涡轮定子围绕的流量，用于条件DCGAN在定子前方的旋转唤醒位置上调节。解释了对抗性培训的设置和使用特定GAN架构的影响。从而表明，GaN在技术上挑战流动问题的基础上的训练日期是有效的模拟湍流。与经典的数值方法，特别是LES相比，GaN训练和推理时间显着下降，同时仍然在高分辨率下提供湍流流动。
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近年来，生成的对抗性网络（GANS）已经证明了令人印象深刻的实验结果，同时只有一些作品促进了统计学习理论。在这项工作中，我们提出了一种用于生成对抗性学习的无限尺寸理论框架。假设统一界限的$ k $-times $ \ alpha $ -h \“较旧的可分辨率和统一的正密度，我们表明Rosenblatt的转换引起了最佳发电机，可在$ \ alpha $的假设空间中可实现H \“较旧的微分发电机。通过一致的鉴别者假设空间的定义，我们进一步表明，在我们的框架中，由发电机引起的分布与来自对手学习过程的分布之间的jensen-shannon发散，并且数据生成分布会聚到零。在足够严格的规律性假设下对数据产生过程密度的假设，我们还基于浓度和链接提供会聚率。
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