我们介绍了高音，这是一个从莎士比亚戏剧中得出的不同关系数据表示的数据集。我们的表示范围从单个场景中捕获字符共发生的简单图表到编码复杂通信设置和角色贡献的超图像具有边缘特异性节点权重的超匹配。通过使多个直观表示形式容易可用于实验，我们便促进了严格的表示图，图形挖掘和网络分析中的稳健性检查，突出了特定表示的优势和缺点。利用高音释放的数据，我们证明了许多流行图挖掘问题的解决方案高度依赖表示的选择，从而使当前的图形策划实践提出了质疑。作为对我们的数据源的敬意，并断言科学也可以是艺术，我们以戏剧的形式介绍了所有观点。
translated by 谷歌翻译
最先进的深度学习方法在许多任务上实现了类似人类的表现，但仍会犯错。用易于解释的术语表征这些错误，可以深入了解分类器是否容易出现系统错误，但也提供了一种行动和改善分类器的方法。我们建议发现与正确响应密切相关的那些特征值组合（即模式）。错误的预测，以获取任意分类器的全局和可解释的描述。我们证明这是更通用的标签描述问题的实例，我们根据最小描述长度原理提出了这一点。要发现一个良好的模式集，我们开发了有效的前提算法。通过大量的实验，我们表明它在合成数据和现实世界中的实践中表现出色。与现有的解决方案不同，即使在许多功能上的高度不平衡数据上，它也可以恢复地面真相模式。通过两个有关视觉问题答案和命名实体识别的案例研究，我们确认前提可以清楚且可行的见解对现代NLP分类器的系统错误。
translated by 谷歌翻译
联合学习允许多方协作，在不共享本地数据的情况下协作培训联合模型。这使得机器学习在固有的分布式的，诸如医疗领域中的固有分布式的未差异数据的设置中的应用。在实践中，通常通过聚合当地模型来实现联合培训，其中当地培训目标必须与联合（全球）目标相似。然而，通常，当地数据集是如此之小，即当地目标从全球目标差异很大，导致联合学习失败。我们提出了一种新的方法，它与本地模型的排列交织在一起。排列将每个本地模型暴露给当地数据集的菊花链，导致数据稀疏域中的更有效培训。这使得能够培训极小的本地数据集，例如跨医院的患者数据，同时保留联合学习的培训效率和隐私效益。
translated by 谷歌翻译
我们在具有挑战性的3D视频游戏中处理规划和导航，其中包含使用特殊操作的代理商的断开区域的地图。在此设置中，经典符号规划者不适用或难以适应。我们介绍了一种混合技术，结合了培训的钢筋学习训练的低级政策和基于图的高级古典规划器。除了提供人类可解释的路径之外，该方法还提高了看不见地图中的端到端方法的泛化性能，在那里它在一点上通过复发端到端剂的成功率达到20％的绝对增加要点导航任务，但看不见的大型码1km x 1km。在深入的实验研究中，我们量化了巨大环境中端到端深度RL方法的局限性，我们还介绍了一个新的基准，即很快被释放的环境，可以生成用于导航任务的复杂程序3D地图。
translated by 谷歌翻译
我们介绍了Godot强化学习（RL）代理，这是一个用于在戈戈斯游戏引擎中发展环境和代理的开源接口。Goot RL代理界面允许在具有各种策略和偏离策略的深度RL算法的具有挑战性的2D和3D环境中设计，创建和学习代理行为。我们提供标准的健身房界面，带有包装纸，用于学习Ray Rllib和稳定的基线RL框架。这允许用户访问最近20个艺术策略，禁止策略和多代理RL算法的状态。该框架是一个多功能工具，允许研究人员和游戏设计人员能够使用离散，连续和混合动作空间创建环境。界面相对表现，在高端膝上型计算机上每秒12k交互，当在4个CPU内核上被平移。概述视频可在此处提供：https://youtu.be/g1mlzsfqij4
translated by 谷歌翻译