深度神经网络（DNN）模型通常是从一层到另一层的依次训练的，这会导致向前，向后和更新锁定的问题，从而导致训练时间的性能差。减轻这些问题的现有并行策略提供了次优的运行时性能。在这项工作中，我们提出了一种新颖的层面分区和合并，向前和向后通过并行框架，以提供更好的训练性能。拟议工作的新颖性包括1）层面分区和合并模型，该模型可以最大程度地降低设备之间的通信开销，而不会在培训过程中没有现有策略的记忆成本； 2）向后通过和向后通过并行化和优化，以解决更新锁定问题并最大程度地减少总培训成本。对实际用例的实验评估表明，所提出的方法在训练速度方面优于最先进的方法。并在不损害非平行方法的准确性性能的情况下实现几乎线性加速。
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高分辨率光触觉传感器越来越多地用于机器人学习环境中，因为它们能够捕获与试剂环境相互作用直接相关的大量数据。但是，由于触觉机器人平台的高成本，专业的仿真软件以及在不同传感器之间缺乏通用性的模拟方法，因此在该领域的研究障碍很高。在这封信中，我们将触觉健身房的模拟器扩展到两种最受欢迎的类型类型的三个新的光学触觉传感器（Tactip，Digit和Digitac），分别是Gelsight Style（基于图像遮蔽）和Tactip Style（基于标记）。我们证明，尽管实际触觉图像之间存在显着差异，但可以与这三个不同的传感器一起使用单个SIM到实现的方法，以实现强大的现实性能。此外，我们通过将其调整为廉价的4道机器人组来降低对拟议任务的进入障碍，从而进一步使该基准的传播。我们在三个需要触摸感的身体相互交互的任务上验证了扩展环境：对象推动，边缘跟随和表面跟随。我们实验验证的结果突出了这些传感器之间的一些差异，这可能有助于未来的研究人员选择并自定义触觉传感器的物理特征，以进行不同的操纵场景。
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本文研究了聚类基质值观测值的计算和统计限制。我们提出了一个低级别的混合模型（LRMM），该模型适用于经典的高斯混合模型（GMM）来处理基质值观测值，该观测值假设人口中心矩阵的低级别。通过集成Lloyd算法和低级近似值设计了一种计算有效的聚类方法。一旦定位良好，该算法将快速收敛并达到最小值最佳的指数型聚类错误率。同时，我们表明一种基于张量的光谱方法可提供良好的初始聚类。与GMM相当，最小值最佳聚类错误率是由分离强度（即种群中心矩阵之间的最小距离）决定的。通过利用低级度，提出的算法对分离强度的要求较弱。但是，与GMM不同，LRMM的统计难度和计算难度的特征是信号强度，即最小的人口中心矩阵的非零奇异值。提供了证据表明，即使信号强度不够强，即使分离强度很强，也没有多项式时间算法是一致的。在高斯以下噪声下进一步证明了我们低级劳埃德算法的性能。讨论了LRMM下估计和聚类之间的有趣差异。通过全面的仿真实验证实了低级劳埃德算法的优点。最后，我们的方法在现实世界数据集的文献中优于其他方法。
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先前创建了以最小消息长度（MML）原理为指导的用于归纳推理的软件库。它包含统计模型的各种（面向对象的）类和子类，可用于从机器学习问题中给定的数据集中推断模型。在这里，在库中考虑并实现了统计模型的转换，以便从面向对象的编程和数学观点具有理想的属性。定义了进行此类转换所需的类功能的子类。
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将知识图嵌入到低维空间中是将方法（例如链接预测或节点分类）应用于这些数据库的流行方法。就计算时间和空间而言，这种嵌入过程非常昂贵。其部分原因是对超参数的优化，涉及从大型超参数空间中反复，引导或蛮力选择反复采样，并测试所得嵌入的质量。但是，并非该搜索空间中的所有超参数都同样重要。实际上，在先验了解超参数的相对重要性的情况下，可以完全从搜索中消除一些，而不会显着影响输出嵌入的整体质量。为此，我们进行了SOBOL灵敏度分析，以评估调整不同超参数对嵌入质量方差的影响。这是通过进行数千个嵌入试验来实现的，每次测量不同的超参数构型产生的嵌入质量。我们使用此模型为每个高参数生成SOBOL灵敏度指数，对这些超参数配置的嵌入质量进行了回归。通过评估SOBOL指数之间的相关性，我们发现具有不同数据集特征的知识图之间的超参数敏感性的显着差异是这些不一致的可能原因。作为这项工作的另一个贡献，我们确定了UMLS知识图中的几个关系，这些关系可能会通过逆关系导致数据泄漏，并得出并存在该图的泄漏射击变体的UMLS-43。
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基于变异方法的量子算法是构建量子溶液的最有前途的方法之一，并在过去几年中发现了无数的应用。尽管具有适应性和简单性，但它们的可扩展性和选择合适的ATZ的选择仍然是主要的挑战。在这项工作中，我们报告了基于嵌套的蒙特卡洛树搜索（MCTS）的算法框架，并与组合多部队的bastit相结合（ CMAB）模型，用于量子电路的自动设计。通过数值实验，我们证明了应用于各种问题的算法，包括量子化学中的地面能量问题，在图上进行量子优化，求解线性方程的系统，并找到编码编码与现有方法相比，用于量子误差检测代码的电路，结果表明我们的电路设计算法可以探索更大的搜索空间并优化较大系统的量子电路，从而显示出多功能性和可扩展性。
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胎儿超声（US）中胎盘的自动分割由于（i）（i）胎盘外观的高度多样性而具有挑战性我们禁止在妊娠晚期进行整个胎盘评估的观点。在这项工作中，我们通过多任务学习方法解决了这三个挑战，该方法结合了单个卷积神经网络中胎盘位置（例如，前，后部）和语义胎盘分段的分类。通过分类任务，模型可以从更大，更多样化的数据集中学习，同时在有限的训练集条件下提高分割任务的准确性。通过这种方法，我们研究了多个评估者的注释的变异性，并表明我们的自动分割（前胎盘的骰子为0.86，后胎盘的骰子为0.83），与观察者内和观察者间的变异性相比，我们的自动段性能达到了人级的性能。最后，我们的方法可以使用由三个阶段组成的多视图US采集管道提供整个胎盘分割：多探针图像采集，图像融合和图像分段。这会导致对较大结构（例如胎盘中的胎盘）的高质量分割，其图像伪像降低，这超出了单个探针的视野。
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深度学习与高分辨率的触觉传感相结合可能导致高度强大的灵巧机器人。但是，由于专业设备和专业知识，进度很慢。数字触觉传感器可使用Gelsight型传感器提供低成本的高分辨率触摸。在这里，我们将数字定制为基于柔软仿生光学触觉传感器的Tactip家族具有3D打印的传感表面。 Digit-Tactip（Digitac）可以在这些不同的触觉传感器类型之间进行直接比较。为了进行此比较，我们引入了一个触觉机器人系统，该机器人系统包括桌面臂，坐骑和3D打印的测试对象。我们将触觉伺服器控制与Posenet深度学习模型一起比较数字，Digitac和Tactip，以在3D形状上进行边缘和表面跟随。这三个传感器在姿势预测上的性能类似，但是它们的构造导致伺服控制的性能不同，为研究人员选择或创新触觉传感器提供了指导。复制此研究的所有硬件和软件将公开发布。
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本文介绍了同时定位和基于映射的自主导航系统的开发。本研究的动机是寻找一个自主导航内部空间的解决方案。内部导航是挑战，因为它可以永远发展。解决这个问题是众多服务，如清洁，卫生行业和制造业。本文的重点是为此提出的自主系统开发的基于奴役的软件架构的描述。评估了该系统的潜在应用，以智能轮椅为导向。当前的内部导航解决方案需要某种引导线，就像地板上的黑线一样。通过这种提出的解决方案，内部不需要装修以适应该解决方案。此应用程序的源代码已成为开源，以便可以为类似的应用重新饰。此外，该开源项目被设想通过广泛的开源社区在其当前状态后得到改善。
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用于评估人工数据的因果模型发现的两个最常用的标准是从真实模型到学习模型的编辑距离和kullback-Leibler分歧。这两个度量都最大衡奖励真实模型。但是，我们认为他们既不充分辨别判断虚假模型的相对优点。例如，编辑距离未能区分强大和弱概率依赖关系。另一方面，kl发散同样地奖励所有统计上等同的模型，无论其不同的因果索赔如何。我们提出了一种增强的KL发散，我们称之为因果KL（CKL），这考虑了区分了观测到等效模型的因果关系。结果显示为CKL的三种变体，显示出在实践中运作良好的因果kl。
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