为了实现安全的自动驾驶汽车（AV）操作，至关重要的是，AV的障碍检测模块可以可靠地检测出构成安全威胁的障碍物（即是安全至关重要的）。因此，希望对感知系统的评估指标捕获对象的安全性 - 临界性。不幸的是，现有的感知评估指标倾向于对物体做出强烈的假设，而忽略了代理之间的动态相互作用，因此不能准确地捕获现实中的安全风险。为了解决这些缺点，我们通过考虑自我车辆和现场障碍之间的闭环动态相互作用来引入互动障碍感知障碍检测评估度量指标。通过从最佳控制理论借用现有理论，即汉密尔顿 - 雅各比的可达性，我们提出了一种可构造``安全区域''的计算障碍方法：一个国家空间中的一个区域，该区域定义了安全 - 关键障碍为了定义安全目的的位置指标。我们提出的安全区已在数学上完成，并且可以轻松计算以反映各种安全要求。使用Nuscenes检测挑战排行榜的现成检测算法，我们证明我们的方法是计算轻量级，并且可以更好地捕获与基线方法更好地捕获关键的安全感知错误。
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We study the task of training regression models with the guarantee of label differential privacy (DP). Based on a global prior distribution on label values, which could be obtained privately, we derive a label DP randomization mechanism that is optimal under a given regression loss function. We prove that the optimal mechanism takes the form of a ``randomized response on bins'', and propose an efficient algorithm for finding the optimal bin values. We carry out a thorough experimental evaluation on several datasets demonstrating the efficacy of our algorithm.
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我们引入了一种用于隐私随机变量数值组成的新算法，可用于计算机制组成的准确差分隐私参数。我们的算法实现了$ \ mathrm {polylog}（k）$的运行时间和内存使用量，用于从广泛的机制（$ k $ times）中进行自我组合的任务；该类别包括在分析差异私有随机梯度下降中出现的亚采样高斯机制。相比之下，Gopi等人的最新工作。（Neurips 2021）在同一任务中获得了$ \ widetilde {o}（\ sqrt {k}）$的运行时间。我们的方法扩展到在同一类中撰写$ k $不同机制的情况，从$ \ wideTilde {o}（k^{1.5}）$改善其运行时间和内存使用量到$ \ widetilde {o}（k）$。
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隐私损失分配（PLD）在差异隐私（DP）的背景下对机制的隐私损失进行了严格的特征。最近的工作表明，与其他已知方法相比，基于PLD的会计允许更紧密的$（\ Varepsilon，\ delta）$ - DP保证。基于PLD的会计中的一个关键问题是如何在任何指定的离散支持上近似任何（潜在的连续）PLD。我们提出了解决这个问题的新方法。我们的方法都支持悲观的估计，它高估了曲棍球刺激的差异（即$ \ delta $）的任何值的$ \ varepsilon $和乐观的估计，从而低估了曲棍球粘贴的分歧。此外，我们表明，在所有悲观估计中，我们的悲观估计是最好的。实验评估表明，与以前的方法相比，我们的方法可以在更大的离散时间间隔内工作，同时保持相似的误差，但比现有方法更近似。
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我们提出了一种新颖的计算模型“ Savir-T”，用于在Raven的渐进式矩阵（RPM）中体现的视觉推理问题。我们的模型考虑了拼图中每个图像中视觉元素的显式空间语义，编码为时空视标，并了解内部图像以及图像的依赖依赖性依赖性，与视觉推理任务高度相关。通过基于变压器的SAVIR-T体系结构建模的令牌关系，提取组（行或列）通过利用组规则相干性并将其用作电感偏置来提取前两行中的基本规则表示形式，从而引起了提取组（行或列）驱动的表示形式（或列）RPM中的每个令牌。我们使用此关系表示形式来找到正确的选择图像，该图像完成了RPM的最后一行或列。在两个合成RPM基准测试中进行了广泛的实验，包括Raven，I-Raven，Raven-Fair和PGM以及基于自然图像的“ V-Prom”，这表明Savir-T为视觉设定了新的最新时间推理，超过了先前模型的性能。
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噪声对比度估计的最新研究表明，从经验上讲，从理论上讲，尽管在对比度损失中拥有更多的“负样本”，但最初在阈值中提高了下游分类的性能，但由于“碰撞覆盖“贸易”，它都会损害下游性能-离开。但是，对比度学习中固有的现象是如此吗？我们在一个简单的理论环境中显示，通过从基础潜在类采样（由Saunshi等人引入（ICML 2019）），产生正对，表明表示（人口）对比度损失的下游性能实际上确实确实确实如此。不会随着负样本的数量降低。一路上，我们在框架中给出了最佳表示形式的结构表征，以进行噪声对比估计。我们还为CIFAR-10和CIFAR-100数据集的理论结果提供了经验支持。
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解决视觉推理测试的计算学习方法，例如Raven的渐进式矩阵（RPM），非常取决于识别测试中使用的视觉概念（即表示）以及基于这些概念（即，推理）。然而，学习表示和推理是一项具有挑战性且不足的任务，经常以舞台的方式（首先表示，然后推理）接近。在这项工作中，我们提出了一个端到端的联合代表性学习框架，该框架利用了弱的归纳偏见形式来共同改善这两项任务。具体而言，我们引入了RPMS，GM-RPM的一般生成图形模型，并将其应用于解决推理测试。我们使用基于GM-RPM原理的基于基于的抽象推理网络（DAREN）的新型学习框架来完成此操作。我们对Daren进行了多个基准数据集的经验评估。 Daren在推理和分离任务上都表现出对最先进的模型（SOTA）模型的一致改进。这证明了分离的潜在表示与解决抽象视觉推理任务的能力之间的密切相关性。
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Training of large-scale deep neural networks is often constrained by the available computational resources. We study the effect of limited precision data representation and computation on neural network training. Within the context of low-precision fixed-point computations, we observe the rounding scheme to play a crucial role in determining the network's behavior during training. Our results show that deep networks can be trained using only 16-bit wide fixed-point number representation when using stochastic rounding, and incur little to no degradation in the classification accuracy. We also demonstrate an energy-efficient hardware accelerator that implements low-precision fixed-point arithmetic with stochastic rounding.
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