分类脑电图（EEG）信号有助于理解脑部计算机界面（BCI）。脑电图信号对于研究人类思维的运作方式至关重要。在本文中，我们使用了一个算术计算数据集，该数据集由计算信号（BC）和计算信号（DC）组成。数据集由36位参与者组成。为了了解大脑中神经元的功能，我们对BCS与DCS进行了分类。对于此分类，我们提取了各种特征，例如相互信息（MI），相位锁定值（PLV）和熵置换熵，光谱熵，奇异值分解熵，近似熵，样品熵。这些功能的分类是使用基于RNN的分类器（例如LSTM，BLSTM，ConvlSTM和CNN-LSTM）完成的。当将熵用作特征并作为分类器时，该模型的精度为99.72％。

In consequential decision-making applications, mitigating unwanted biases in machine learning models that yield systematic disadvantage to members of groups delineated by sensitive attributes such as race and gender is one key intervention to strive for equity. Focusing on demographic parity and equality of opportunity, in this paper we propose an algorithm that improves the fairness of a pre-trained classifier by simply dropping carefully selected training data points. We select instances based on their influence on the fairness metric of interest, computed using an infinitesimal jackknife-based approach. The dropping of training points is done in principle, but in practice does not require the model to be refit. Crucially, we find that such an intervention does not substantially reduce the predictive performance of the model but drastically improves the fairness metric. Through careful experiments, we evaluate the effectiveness of the proposed approach on diverse tasks and find that it consistently improves upon existing alternatives.

Inferring reward functions from human behavior is at the center of value alignment - aligning AI objectives with what we, humans, actually want. But doing so relies on models of how humans behave given their objectives. After decades of research in cognitive science, neuroscience, and behavioral economics, obtaining accurate human models remains an open research topic. This begs the question: how accurate do these models need to be in order for the reward inference to be accurate? On the one hand, if small errors in the model can lead to catastrophic error in inference, the entire framework of reward learning seems ill-fated, as we will never have perfect models of human behavior. On the other hand, if as our models improve, we can have a guarantee that reward accuracy also improves, this would show the benefit of more work on the modeling side. We study this question both theoretically and empirically. We do show that it is unfortunately possible to construct small adversarial biases in behavior that lead to arbitrarily large errors in the inferred reward. However, and arguably more importantly, we are also able to identify reasonable assumptions under which the reward inference error can be bounded linearly in the error in the human model. Finally, we verify our theoretical insights in discrete and continuous control tasks with simulated and human data.

在结果决策中使用机器学习模型通常会加剧社会不平等，特别是对种族和性别定义的边缘化群体成员产生不同的影响。 ROC曲线（AUC）下的区域被广泛用于评估机器学习中评分功能的性能，但与其他性能指标相比，在算法公平性中进行了研究。由于AUC的成对性质，定义基于AUC的组公平度量是成对依赖性的，并且可能涉及\ emph {group}和\ emph {group} aucs。重要的是，仅考虑一种AUC类别不足以减轻AUC优化的不公平性。在本文中，我们提出了一个最小值学习和偏置缓解框架，该框架既包含组内和组间AUC，同时保持实用性。基于这个Rawlsian框架，我们设计了一种有效的随机优化算法，并证明了其收敛到最小组级AUC。我们对合成数据集和现实数据集进行了数值实验，以验证Minimax框架的有效性和所提出的优化算法。

最近出现了变异推断，成为大规模贝叶斯推理中古典马尔特·卡洛（MCMC）的流行替代品。变异推断的核心思想是贸易统计准确性以达到计算效率。它旨在近似后部，以降低计算成本，但可能损害其统计准确性。在这项工作中，我们通过推论模型选择中的案例研究研究了这种统计和计算权衡。侧重于具有对角和低级精度矩阵的高斯推论模型（又名变异近似族），我们在两个方面启动了对权衡的理论研究，贝叶斯后期推断误差和频繁的不确定性不确定定量误差。从贝叶斯后推理的角度来看，我们表征了相对于精确后部的变异后部的误差。我们证明，鉴于固定的计算预算，较低的推论模型会产生具有较高统计近似误差的变异后期，但计算误差较低。它减少了随机优化的方差，进而加速收敛。从频繁的不确定性定量角度来看，我们将变异后部的精度矩阵视为不确定性估计值。我们发现，相对于真实的渐近精度，变异近似遭受了来自数据的采样不确定性的附加统计误差。此外，随着计算预算的增加，这种统计误差成为主要因素。结果，对于小型数据集，推论模型不必全等级即可达到最佳估计误差。我们最终证明了在经验研究之间的这些统计和计算权衡推论，从而证实了理论发现。

从传统上讲，放射科医生准备诊断笔记，并与转录师分享。然后，抄写员准备了指参考票据的初步格式报告，最后，放射科医生审查报告，纠正错误并签字。该工作流程在报告中导致重大延迟和错误。在当前的研究工作中，我们专注于NLP技术（例如信息提取（IE）和域特异性知识图（KG））的应用，以自动从放射科医生的命令中生成放射学报告。本文通过从现有的自由文本放射学报告的大型语料库中提取信息来重点介绍每个器官的KG构造。我们开发了一种信息提取管道，将基于规则的，基于模式和基于词典的技术与词汇语义特征相结合，以提取实体和关系。可以从kgs访问简化的丢失信息，以产生病理描述，并因此是放射学报告。使用语义相似性指标评估了生成的病理描​​述，该指标与金标准病理描述显示了97％的相似性。另外，我们的分析表明，我们的IE模块的性能要比放射学域的开放式工具更好。此外，我们还包括放射科医生的手动定性分析，该分析表明80-85％的生成报告是正确编写的，其余部分是正确的。

随机梯度下降（SGDA）及其变体一直是解决最小值问题的主力。但是，与研究有差异隐私（DP）约束的经过良好研究的随机梯度下降（SGD）相反，在理解具有DP约束的SGDA的概括（实用程序）方面几乎没有工作。在本文中，我们使用算法稳定性方法在不同的设置中建立DP-SGDA的概括（实用程序）。特别是，对于凸 - 凸环设置，我们证明DP-SGDA可以在平滑和非平滑案例中都可以根据弱原始二元人群风险获得最佳的效用率。据我们所知，这是在非平滑案例中DP-SGDA的第一个已知结果。我们进一步在非convex-rong-concave环境中提供了实用性分析，这是原始人口风险的首个已知结果。即使在非私有设置中，此非convex设置的收敛和概括结果也是新的。最后，进行了数值实验，以证明DP-SGDA在凸和非凸病例中的有效性。

奖励黑客 - RL代理商在错过奖励功能中利用差距 - 已被广泛观察到，但尚未系统地研究。要了解如何批量奖励，我们会构建具有误报奖励的四个RL环境。我们调查奖励黑客作为代理能力的函数：模型容量，动作空间分辨率，观察空间噪声和培训时间。更有能力的代理经常利用奖励拼写错误，实现更高的代理奖励和较低的真正奖励，而不是更有技能的代理商。此外，我们发现阶段转换的实例：代理人的行为定性转移的能力阈值，导致真正奖励的急剧下降。这种相转变对监测ML系统的安全构成挑战。为了解决这个问题，我们提出了异常策略的异常检测任务，并提供了几个基线探测器。

作为人工智能（AI）的技术子领域，可解释的AI（XAI）已经产生了广泛的算法集合，为研究人员和从业者提供了一个工具箱，用于构建XAI应用程序。凭借丰富的应用机会，解释性已经超越了数据科学家或研究人员的需求，以了解他们发展的模型，成为人们信任的重要要求，并采用部署在众多域中的AI。然而，解释性是一种本质上以人为本的财产，该领域开始接受以人为本的方法。人机互动（HCI）研究和用户体验（UX）设计在该地区的设计越来越重要。在本章中，我们从Xai算法技术景观的高级概述开始，然后选择性地调查我们自己和其他最近的HCI工作，以便以人为本的设计，评估，为Xai提供概念和方法工具。我们询问问题``以人为本的方式为Xai'做了什么，并突出了三个角色，通过帮助导航，评估和扩展Xai工具箱来塑造XAI技术的三个角色：通过用户解释性需要推动技术选择揭示现有XAI方法的缺陷，并通知新方法，为人类兼容的XAI提供概念框架。

最近，提出了不变的风险最小化（IRM）作为解决分布外（OOD）概括的有前途的解决方案。但是，目前尚不清楚何时应优先于广泛的经验风险最小化（ERM）框架。在这项工作中，我们从样本复杂性的角度分析了这两个框架，从而迈出了一个坚定的一步，以回答这个重要问题。我们发现，根据数据生成机制的类型，这两种方法可能具有有限样本和渐近行为。例如，在协变量偏移设置中，我们看到两种方法不仅达到了相同的渐近解决方案，而且具有相似的有限样本行为，没有明显的赢家。但是，对于其他分布变化，例如涉及混杂因素或反毒物变量的变化，两种方法到达不同的渐近解决方案，在这些方法中，保证IRM可以接近有限样品状态中所需的OOD溶液，而ERM甚至偶然地偏向于渐近。我们进一步研究了不同因素（环境的数量，模型的复杂性和IRM惩罚权重）如何影响IRM的样本复杂性与其距离OOD溶液的距离有关