Shape modelling (with methods that output shapes) is a new and important task in Bayesian nonparametrics and bioinformatics. In this work, we focus on Bayesian nonparametric methods for capturing shapes by partitioning a space using curves. In related work, the classical Mondrian process is used to partition spaces recursively with axis-aligned cuts, and is widely applied in multi-dimensional and relational data. The Mondrian process outputs hyper-rectangles. Recently, the random tessellation process was introduced as a generalization of the Mondrian process, partitioning a domain with non-axis aligned cuts in an arbitrary dimensional space, and outputting polytopes. Motivated by these processes, in this work, we propose a novel parallelized Bayesian nonparametric approach to partition a domain with curves, enabling complex data-shapes to be acquired. We apply our method to HIV-1-infected human macrophage image dataset, and also simulated datasets sets to illustrate our approach. We compare to support vector machines, random forests and state-of-the-art computer vision methods such as simple linear iterative clustering super pixel image segmentation. We develop an R package that is available at \url{https://github.com/ShufeiGe/Shape-Modeling-with-Spline-Partitions}.

Cataloging the complex behaviors of dynamical systems can be challenging, even when they are well-described by a simple mechanistic model. If such a system is of limited analytical tractability, brute force simulation is often the only resort. We present an alternative, optimization-driven approach using tools from machine learning. We apply this approach to a novel, fully-optimizable, reaction-diffusion model which incorporates complex chemical reaction networks (termed "Dense Reaction-Diffusion Network" or "Dense RDN"). This allows us to systematically identify new states and behaviors, including pattern formation, dissipation-maximizing nonequilibrium states, and replication-like dynamical structures.

Text classifiers have promising applications in high-stake tasks such as resume screening and content moderation. These classifiers must be fair and avoid discriminatory decisions by being invariant to perturbations of sensitive attributes such as gender or ethnicity. However, there is a gap between human intuition about these perturbations and the formal similarity specifications capturing them. While existing research has started to address this gap, current methods are based on hardcoded word replacements, resulting in specifications with limited expressivity or ones that fail to fully align with human intuition (e.g., in cases of asymmetric counterfactuals). This work proposes novel methods for bridging this gap by discovering expressive and intuitive individual fairness specifications. We show how to leverage unsupervised style transfer and GPT-3's zero-shot capabilities to automatically generate expressive candidate pairs of semantically similar sentences that differ along sensitive attributes. We then validate the generated pairs via an extensive crowdsourcing study, which confirms that a lot of these pairs align with human intuition about fairness in the context of toxicity classification. Finally, we show how limited amounts of human feedback can be leveraged to learn a similarity specification that can be used to train downstream fairness-aware models.

最先进的（SOTA）深度学习乳房X线照片分类器接受了弱标记的图像训练，通常依赖于产生有限解释性预测的全球模型，这是他们成功地转化为临床实践的关键障碍。另一方面，基于原型的模型通过将预测与训练图像原型相关联，改善了可解释性，但是它们的准确性不如全球模型，其原型往往具有差的多样性。我们通过BraixProtopnet ++的建议解决了这两个问题，该问题通过将基于原型的模型结合起来，为全局模型增添了解释性。 BraixProtopnet ++在训练基于原型的模型以提高合奏的分类精度时，会提炼全局模型的知识。此外，我们提出了一种方法来通过保证所有原型都与不同的训练图像相关联，以增加原型多样性。对弱标记的私人和公共数据集进行的实验表明，BraixProtopnet ++的分类精度比基于SOTA Global和基于原型的模型具有更高的分类精度。使用病变定位来评估模型可解释性，我们显示BraixProtopnet ++比其他基于原型的模型和全球模型的事后解释更有效。最后，我们表明，BraixProtopnet ++学到的原型的多样性优于基于SOTA原型的方法。

在分析筛查乳房X线照片时，放射科医生可以自然处理每个乳房的两个同侧视图，即颅底审计（CC）和中外侧 - 粘合剂（MLO）视图。这些多个相关图像提供了互补的诊断信息，并可以提高放射科医生的分类准确性。不幸的是，大多数现有的深度学习系统，受过全球标记的图像培训，缺乏从这些多种观点中共同分析和整合全球和本地信息的能力。通过忽略筛选发作的多个图像中存在的潜在有价值的信息，人们限制了这些系统的潜在准确性。在这里，我们提出了一种新的多视图全球分析方法，该方法基于全球一致性学习和对乳房X线照片中同侧观点的局部同时学习，模仿放射科医生的阅读程序。广泛的实验表明，在大规模的私人数据集和两个公开可用的数据集上，我们的模型在分类准确性和概括方面优于竞争方法，在该数据集和两个公开可用的数据集上，模型仅受到全球标签的培训和测试。

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。

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。

Majorana示威者是一项领先的实验，寻找具有高纯净锗探测器（HPGE）的中性s中性双β衰变。机器学习提供了一种最大化这些检测器提供的信息量的新方法，但是与传统分析相比，数据驱动的性质使其不可解释。一项可解释性研究揭示了机器的决策逻辑，使我们能够从机器中学习以反馈传统分析。在这项工作中，我们介绍了Majorana演示者数据的第一个机器学习分析。这也是对任何锗探测器实验的第一个可解释的机器学习分析。训练了两个梯度增强的决策树模型，以从数据中学习，并进行了基于游戏理论的模型可解释性研究，以了解分类功率的起源。通过从数据中学习，该分析识别重建参数之间的相关性，以进一步增强背景拒绝性能。通过从机器中学习，该分析揭示了新的背景类别对相互利用的标准Majorana分析的重要性。该模型与下一代锗探测器实验（如传说）高度兼容，因为它可以同时在大量探测器上进行训练。

语言模型是通过有限的输入集定义的，当我们尝试扩展支持语言的数量时，该输入会产生词汇瓶颈。解决此瓶颈会导致在嵌入矩阵中可以表示的与输出层中的计算问题之间的权衡。本文介绍了基于像素的语言编码器Pixel，这两个问题都没有遭受这些问题的影响。 Pixel是一种验证的语言模型，可将文本作为图像呈现，使基于拼字法相似性或像素的共激活的语言传输表示形式。 Pixel经过训练可以重建蒙版贴片的像素，而不是预测令牌上的分布。我们在与BERT相同的英语数据上为8600万参数像素模型预告，并对包括各种非拉丁语脚本在内的类型上多样化的语言中的句法和语义任务进行了评估。我们发现，Pixel在预读取数据中找不到的脚本上的句法和语义处理任务大大优于BERT，但是在使用拉丁文脚本时，Pixel比BERT稍弱。此外，我们发现像素对嘈杂的文本输入比bert更强大，进一步证实了用像素建模语言的好处。

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。