在本文中，我们提出了一种基于深度学习的数值方案，用于强烈耦合FBSDE，这是由随机控制引起的。这是对深度BSDE方法的修改，其中向后方程的初始值不是一个免费参数，并且新的损失函数是控制问题的成本的加权总和，而差异项与与该的差异相吻合终端条件下的平均误差。我们通过一个数值示例表明，经典深度BSDE方法的直接扩展为FBSDE，失败了简单的线性季度控制问题，并激励新方法为何工作。在定期和有限性的假设上，对时间连续和时间离散控制问题的确切控制，我们为我们的方法提供了错误分析。我们从经验上表明，该方法收敛于三个不同的问题，一个方法是直接扩展Deep BSDE方法的问题。
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We develop theory and methods that use the graph Laplacian to analyze the geometry of the underlying manifold of point clouds. Our theory provides theoretical guarantees and explicit bounds on the functional form of the graph Laplacian, in the case when it acts on functions defined close to singularities of the underlying manifold. We also propose methods that can be used to estimate these geometric properties of the point cloud, which are based on the theoretical guarantees.
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Micro aerial vehicles (MAVs) hold the potential for performing autonomous and contactless land surveys for the detection of landmines and explosive remnants of war (ERW). Metal detectors are the standard tool, but have to be operated close to and parallel to the terrain. As this requires advanced flight capabilities, they have not been successfully combined with MAVs before. To this end, we present a full system to autonomously survey challenging undulated terrain using a metal detector mounted on a 5 degrees of freedom (DOF) MAV. Based on an online estimate of the terrain, our receding-horizon planner efficiently covers the area, aligning the detector to the surface while considering the kinematic and visibility constraints of the platform. For resilient localization, we propose a factor-graph approach for online fusion of GNSS, IMU and LiDAR measurements. A simulated ablation study shows that the proposed planner reduces coverage duration and improves trajectory smoothness. Real-world flight experiments showcase autonomous mapping of buried metallic objects in undulated and obstructed terrain. The proposed localization approach is resilient to individual sensor degeneracy.
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在这项工作中，我们认为寻找人工通用智能（AGI）应该从比人类水平的智能低得多的水平开始。自然界中智能行为的环境是由于有机体与周围环境相互作用的情况，这种环境可能会随着时间的流逝而改变，并对有机体施加压力，以便学习新的行为或环境模型。我们的假设是，学习是通过解释代理在环境中作用时的感觉反馈而发生的。为此，需要一个身体和反应性环境。我们评估了一种进化生物学启发的人工神经网络的方法，该神经网络从名为“人工通用智能的神经进化”（Nagi）的环境反应中学习，这是一个低水平AGI的框架。该方法允许使用自适应突触的随机启用尖峰神经网络的进化络合，该神经网络控制在可变环境中实例化的代理。这种配置使我们能够基准基准控制器的适应性和通用性。可变环境中所选的任务是食品觅食，逻辑门的仿真和卡特杆平衡。这三个任务通过相当小的网络拓扑成功解决，因此，它打开了实验更复杂的任务和方案的可能性，其中课程学习是有益的。
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离散的傅立叶变换（DFT）库是科学计算的最关键的软件组件之一。受FFTW的启发，FFTW是一个广泛用于DFT HPC计算的库，我们将编译器技术应用于HPC傅立叶变换库的开发。在这项工作中，我们介绍了基于多级中间表示（MLIR）的FFTC（一种特定领域的语言），用于表达傅立叶变换算法。我们介绍FFTC的初始设计，实现和初步结果。
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本文介绍了Cerberus机器人系统系统，该系统赢得了DARPA Subterranean挑战最终活动。出席机器人自主权。由于其几何复杂性，降解的感知条件以及缺乏GPS支持，严峻的导航条件和拒绝通信，地下设置使自动操作变得特别要求。为了应对这一挑战，我们开发了Cerberus系统，该系统利用了腿部和飞行机器人的协同作用，再加上可靠的控制，尤其是为了克服危险的地形，多模式和多机器人感知，以在传感器退化，以及在传感器退化的条件下进行映射以及映射通过统一的探索路径计划和本地运动计划，反映机器人特定限制的弹性自主权。 Cerberus基于其探索各种地下环境及其高级指挥和控制的能力，表现出有效的探索，对感兴趣的对象的可靠检测以及准确的映射。在本文中，我们报告了DARPA地下挑战赛的初步奔跑和最终奖项的结果，并讨论了为社区带来利益的教训所面临的亮点和挑战。
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CT肝图像的基于内容的图像检索（CBIR）的深度基于学习的方法是一个积极的研究领域，但受到了一些关键局限性。首先，它们非常依赖标签的数据，这可能是具有挑战性的，而且获取成本很高。其次，它们缺乏透明度和解释性，这限制了深CBIR系统的可信度。我们通过（1）提出一个自制的学习框架来解决这些局限性，该框架将领域知识纳入培训过程中，以及（2）在CT肝图像的CBIR背景下提供首次表示学习解释性分析。结果表明，与几个指标的标准自我监督方法相比，性能的提高，并且在跨数据集的概括方面得到了改善。此外，我们在CBIR的背景下进行了首次表示学习性分析，该分析揭示了对特征提取过程的新见解。最后，我们通过盘问CBIR进行了一个案例研究，该案例证明了我们提出的框架的可用性。我们认为，我们提出的框架可以在创建可信赖的深层CBIR系统中发挥至关重要的作用，这些系统可以成功利用未标记的数据。
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The purpose of this paper is to explore the use of deep learning for the solution of the nonlinear filtering problem. This is achieved by solving the Zakai equation by a deep splitting method, previously developed for approximate solution of (stochastic) partial differential equations. This is combined with an energy-based model for the approximation of functions by a deep neural network. This results in a computationally fast filter that takes observations as input and that does not require re-training when new observations are received. The method is tested on four examples, two linear in one and twenty dimensions and two nonlinear in one dimension. The method shows promising performance when benchmarked against the Kalman filter and the bootstrap particle filter.
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探索是机器人技术中的一个基本问题。尽管基于抽样的计划者表现出高性能，但它们通常是计算大量的，并且可以表现出较高的差异。为此，我们建议直接根据机器人地图中的空间上下文来了解信息意见的基本分布。我们进一步探索了各种方法来学习信息增益。我们在彻底的实验评估中表明，我们提出的系统将勘探性能提高了多达28％的经典方法，并发现除了抽样分布外，学习收益可以提供有利的性能与计算构成系统的计算权衡。我们在仿真和低成本移动机器人中证明了我们的系统将其概括为不同的环境。
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尽管通过自我监督的代表学习的重要改进导致了从未标记数据学习时，但不存在任何方法，以解释影响学习的代表性的东西。我们通过拟议的方法来解决这一需求，放松，这是一种基于归因的归因的解释的方法。我们的方法还可以在其解释中模拟不确定性，这对于产生值得信赖的解释至关重要。放松通过测量输入和屏蔽版本之间的表示空间中的相似性来解释表示，提供直观的解释并显着优于基于梯度的基线。我们提供了对使用监督和无监督学习培训的特征提取器的新颖分析，提供了对不同学习策略的见解。最后，我们说明了在多视图聚类中放松的可用性，并强调结合不确定性对于提供低复杂性解释是必不可少的，这对解释表示来说至关重要。
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