依靠随机矩阵理论（RMT），本文研究了不对称的秩序与高斯噪声的D $ Spiked张量模型。使用奇异矢量的变分定义和[LIM，2005]的值，我们表明所考虑的模型的分析归结为分析了由此构造的等效尖刺对称\ XYLY矩阵的分析研究的统计{凹陷}与最佳等级-1近似相关的奇异矢量。我们的方法允许确切地表征几乎肯定的渐近奇异值和相应的奇异矢量与真正的尖峰组件的对齐，当$ \ frac {n_i} {\ sum_ {j = 1} ^ d n_j} \ to c_i \中[0,1] $ $ N_I $的张量尺寸。与大多数依赖于统计物理学的工具依赖于统计物理学的其他作品相比，我们的结果仅依赖于古典RMT工具，如Stein的引理。最后，有关尖刺随机矩阵的经典RMT结果被恢复为特定情况。

With an increasing amount of data in the art world, discovering artists and artworks suitable to collectors' tastes becomes a challenge. It is no longer enough to use visual information, as contextual information about the artist has become just as important in contemporary art. In this work, we present a generic Natural Language Processing framework (called ArtLM) to discover the connections among contemporary artists based on their biographies. In this approach, we first continue to pre-train the existing general English language models with a large amount of unlabelled art-related data. We then fine-tune this new pre-trained model with our biography pair dataset manually annotated by a team of professionals in the art industry. With extensive experiments, we demonstrate that our ArtLM achieves 85.6% accuracy and 84.0% F1 score and outperforms other baseline models. We also provide a visualisation and a qualitative analysis of the artist network built from ArtLM's outputs.

Video provides us with the spatio-temporal consistency needed for visual learning. Recent approaches have utilized this signal to learn correspondence estimation from close-by frame pairs. However, by only relying on close-by frame pairs, those approaches miss out on the richer long-range consistency between distant overlapping frames. To address this, we propose a self-supervised approach for correspondence estimation that learns from multiview consistency in short RGB-D video sequences. Our approach combines pairwise correspondence estimation and registration with a novel SE(3) transformation synchronization algorithm. Our key insight is that self-supervised multiview registration allows us to obtain correspondences over longer time frames; increasing both the diversity and difficulty of sampled pairs. We evaluate our approach on indoor scenes for correspondence estimation and RGB-D pointcloud registration and find that we perform on-par with supervised approaches.

Recent advances in deep learning (dl) have led to the release of several dl software libraries such as pytorch, Caffe, and TensorFlow, in order to assist machine learning (ml) practitioners in developing and deploying state-of-the-art deep neural networks (DNN), but they are not able to properly cope with limitations in the dl libraries such as testing or data processing. In this paper, we present a qualitative and quantitative analysis of the most frequent dl libraries combination, the distribution of dl library dependencies across the ml workflow, and formulate a set of recommendations to (i) hardware builders for more optimized accelerators and (ii) library builder for more refined future releases. Our study is based on 1,484 open-source dl projects with 46,110 contributors selected based on their reputation. First, we found an increasing trend in the usage of deep learning libraries. Second, we highlight several usage patterns of deep learning libraries. In addition, we identify dependencies between dl libraries and the most frequent combination where we discover that pytorch and Scikit-learn and, Keras and TensorFlow are the most frequent combination in 18% and 14% of the projects. The developer uses two or three dl libraries in the same projects and tends to use different multiple dl libraries in both the same function and the same files. The developer shows patterns in using various deep-learning libraries and prefers simple functions with fewer arguments and straightforward goals. Finally, we present the implications of our findings for researchers, library maintainers, and hardware vendors.

文化遗产的理解和保存对于社会来说是一个重要的问题，因为它代表了其身份的基本方面。绘画代表了文化遗产的重要组成部分，并且是不断研究的主题。但是，观众认为绘画与所谓的HVS（人类视觉系统）行为严格相关。本文重点介绍了一定数量绘画的视觉体验期间观众的眼动分析。在进一步的详细信息中，我们引入了一种新的方法来预测人类的视觉关注，这影响了人类的几种认知功能，包括对场景的基本理解，然后将其扩展到绘画图像。拟议的新建筑摄入图像并返回扫描路径，这是一系列积分，具有引起观众注意力的很有可能性。我们使用FCNN（完全卷积的神经网络），其中利用了可区分的渠道选择和软弧度模块。我们还将可学习的高斯分布纳入网络瓶颈上，以模拟自然场景图像中的视觉注意力过程偏见。此外，为了减少不同域之间的变化影响（即自然图像，绘画），我们敦促模型使用梯度反转分类器从其他域中学习无监督的一般特征。在准确性和效率方面，我们的模型获得的结果优于现有的最先进的结果。

我们设计和分析了量子变压器，扩展了最先进的经典变压器神经网络体系结构，已知在自然语言处理和图像分析中表现出色。在先前用于数据加载和正交神经层的参数化量子电路的工作的基础上，我们引入了三种量子注意机制，包括基于复合矩阵的量子变压器。这些量子体系结构可以使用浅量子电路构建，并可以提供定性不同的分类模型。与最佳的经典变压器和其他经典基准相比，我们对标准医疗图像数据集进行了量子变压器的广泛模拟，这些量子变压器表现出竞争力，有时表现更好。与经典算法相对于分类图像的大小，我们的量子注意层的计算复杂性被证明是有利的。与拥有数百万参数的最佳经典方法相比，我们的量子体系结构具有数千个参数。最后，我们在超导量子计算机上实施了量子变压器，并获得了多达六个量子实验的令人鼓舞的结果。

在本文中，我们介绍Bayesldm，这是一个用于贝叶斯纵向数据建模的系统，该系统由高级建模语言组成，具有针对复杂的多变量时间序列数据建模的特定功能，并与编译器相结合，可以生成优化的概率程序代码，以在指定模型中执行指定的推理。 Bayesldm支持贝叶斯网络模型的建模，其特定关注动态贝叶斯网络（DBN）的高效，声明性规范。 Bayesldm编译器将模型规范与可用数据和输出代码相结合，用于执行贝叶斯推断，以同时处理丢失的数据，同时处理未知模型参数。这些功能有可能通过抽象产生计算有效的概率推断代码的过程来显着加速域中的迭代建模工作流，这些迭代建模工作流程涉及复杂纵向数据的分析。我们描述了Bayesldm系统组件，评估表示和推理优化的效率，并提供了该系统在分析异质和部分观察到的移动健康数据的应用示例。

推荐系统已被广泛用于各种领域，例如音乐，电影，电子购物。等等。在大多避免数字化之后，由于流行病而最近达到了技术转折点，使在线销售显着增长，并提供定量的定量性。有关艺术家和艺术品的在线数据。在这项工作中，我们提出了一个基于内容的推荐系统，依靠艺术品和艺术家的上下文元数据的图像。我们收集和注释的艺术品提供了高级和特定于艺术的信息，以创建一个完全独特的数据库，该数据库用于培训我们的模型。有了这些信息，我们在艺术品之间构建了一个接近图。同样，我们使用NLP技术来表征艺术家的实践，并从展览和其他活动历史中提取信息，以在艺术家之间创建近距离图。图形分析的力量使我们能够基于艺术品和艺术家的视觉和上下文信息的结合提供艺术品推荐系统。经过一组艺术专家的评估，与他们的专业评估相比，我们的平均最终评分为75％。

时间序列观察可以看作是对我们通常不知道的规则控制的基本动力系统的实现。对于时间序列学习任务，我们需要了解我们将模型符合可用数据，这是一个独特的实现历史记录。对单个实现的培训通常会导致严重的过度适应缺乏概括。为了解决这个问题，我们引入了一个通用的递归框架，用于时间序列扩展，我们称之为递归插值方法，称为边缘。使用所有先前值的递归插值函数生成新样本，以使增强样品保留原始固有的时间序列动力学。我们执行理论分析以表征所提出的边缘并保证其测试性能。我们将RIM应用于不同的现实世界时间序列案例，以在有关回归，分类和强化学习任务的非官能数据上实现强大的性能。

本文涉及在Semidefinite限制下培训神经网络（NNS）。这种类型的训练问题最近获得了普及，因为半纤维约束可以用于验证包括例如嘴唇峰常数上限的NN的有趣特性，这与NN的鲁棒性或稳定性有关具有NN控制器的动态系统。使用的SemideFinite约束基于底层激活函数满足的扇区约束。遗憾的是，这些新结果的最大瓶颈之一是将Semidefinite限制纳入NNS的训练所需的计算工作，这限制了它们对大NN的可扩展性。我们通过开发NN培训的内部点方法来解决这一挑战，我们使用屏障函数为SEMIDEFINITE约束实现。为了有效地计算屏障术语的梯度，我们利用了半纤维限制的结构。在实验中，我们展示了我们对先前方法的培训方法的卓越效率，这使我们可以在培训Wassersein生成的对抗网络中使用Semidefinite限制，其中鉴别者必须满足Lipschitz条件。