As causal inference becomes more widespread the importance of having good tools to test for causal effects increases. In this work we focus on the problem of testing for causal effects that manifest in a difference in distribution for treatment and control. We build on work applying kernel methods to causality, considering the previously introduced Counterfactual Mean Embedding framework (\textsc{CfME}). We improve on this by proposing the \emph{Doubly Robust Counterfactual Mean Embedding} (\textsc{DR-CfME}), which has better theoretical properties than its predecessor by leveraging semiparametric theory. This leads us to propose new kernel based test statistics for distributional effects which are based upon doubly robust estimators of treatment effects. We propose two test statistics, one which is a direct improvement on previous work and one which can be applied even when the support of the treatment arm is a subset of that of the control arm. We demonstrate the validity of our methods on simulated and real-world data, as well as giving an application in off-policy evaluation.
translated by 谷歌翻译
脑小血管疾病的成像标记提供了有关脑部健康的宝贵信息，但是它们的手动评估既耗时又受到实质性内部和间际变异性的阻碍。自动化评级可能受益于生物医学研究以及临床评估，但是现有算法的诊断可靠性尚不清楚。在这里，我们介绍了\ textIt {血管病变检测和分割}（\ textit {v textit {where valdo？}）挑战，该挑战是在国际医学图像计算和计算机辅助干预措施（MICCAI）的卫星事件中运行的挑战（MICCAI） 2021.这一挑战旨在促进大脑小血管疾病的小而稀疏成像标记的自动检测和分割方法的开发，即周围空间扩大（EPVS）（任务1），脑微粒（任务2）和预先塑造的鞋类血管起源（任务3），同时利用弱和嘈杂的标签。总体而言，有12个团队参与了针对一个或多个任务的解决方案的挑战（任务1 -EPVS 4，任务2 -Microbleeds的9个，任务3 -lacunes的6个）。多方数据都用于培训和评估。结果表明，整个团队和跨任务的性能都有很大的差异，对于任务1- EPV和任务2-微型微型且对任务3 -lacunes尚无实际的结果，其结果尤其有望。它还强调了可能阻止个人级别使用的情况的性能不一致，同时仍证明在人群层面上有用。
translated by 谷歌翻译
随着混凝剂的数量增加，因果推理越来越复杂。给定护理$ x $，混淆器$ z $和结果$ y $，我们开发一个非参数方法来测试\ texit {do-null}假设$ h_0：\; p（y | \ text {\它do}（x = x））= p（y）$违反替代方案。在Hilbert Schmidt独立性标准（HSIC）上进行边缘独立性测试，我们提出了后门 - HSIC（BD-HSIC）并证明它被校准，并且在大量混淆下具有二元和连续治疗的力量。此外，我们建立了BD-HSIC中使用的协方差运算符的估计的收敛性质。我们研究了BD-HSIC对参数测试的优点和缺点以及与边缘独立测试或有条件独立测试相比使用DO-NULL测试的重要性。可以在\超链接{https:/github.com/mrhuff/kgformula} {\ texttt {https://github.com/mrhuff/kgformula}}完整的实现。
translated by 谷歌翻译
Using 3D CNNs on high resolution medical volumes is very computationally demanding, especially for large datasets like the UK Biobank which aims to scan 100,000 subjects. Here we demonstrate that using 2D CNNs on a few 2D projections (representing mean and standard deviation across axial, sagittal and coronal slices) of the 3D volumes leads to reasonable test accuracy when predicting the age from brain volumes. Using our approach, one training epoch with 20,324 subjects takes 40 - 70 seconds using a single GPU, which is almost 100 times faster compared to a small 3D CNN. These results are important for researchers who do not have access to expensive GPU hardware for 3D CNNs.
translated by 谷歌翻译
ICECUBE是一种用于检测1 GEV和1 PEV之间大气和天体中微子的光学传感器的立方公斤阵列，该阵列已部署1.45 km至2.45 km的南极的冰盖表面以下1.45 km至2.45 km。来自ICE探测器的事件的分类和重建在ICeCube数据分析中起着核心作用。重建和分类事件是一个挑战，这是由于探测器的几何形状，不均匀的散射和冰中光的吸收，并且低于100 GEV的光，每个事件产生的信号光子数量相对较少。为了应对这一挑战，可以将ICECUBE事件表示为点云图形，并将图形神经网络（GNN）作为分类和重建方法。 GNN能够将中微子事件与宇宙射线背景区分开，对不同的中微子事件类型进行分类，并重建沉积的能量，方向和相互作用顶点。基于仿真，我们提供了1-100 GEV能量范围的比较与当前ICECUBE分析中使用的当前最新最大似然技术，包括已知系统不确定性的影响。对于中微子事件分类，与当前的IceCube方法相比，GNN以固定的假阳性速率（FPR）提高了信号效率的18％。另外，GNN在固定信号效率下将FPR的降低超过8（低于半百分比）。对于能源，方向和相互作用顶点的重建，与当前最大似然技术相比，分辨率平均提高了13％-20％。当在GPU上运行时，GNN能够以几乎是2.7 kHz的中位数ICECUBE触发速率的速率处理ICECUBE事件，这打开了在在线搜索瞬态事件中使用低能量中微子的可能性。
translated by 谷歌翻译
尽管电子健康记录是生物医学研究的丰富数据来源，但这些系统并未在医疗环境中统一地实施，并且由于医疗保健碎片化和孤立的电子健康记录之间缺乏互操作性，可能缺少大量数据。考虑到缺少数据的案例的删除可能会在随后的分析中引起严重的偏见，因此，一些作者更喜欢采用多重插补策略来恢复缺失的信息。不幸的是，尽管几项文献作品已经通过使用现在可以自由研究的任何不同的多个归档算法记录了有希望的结果，但尚无共识，MI算法效果最好。除了选择MI策略之外，归纳算法及其应用程序设置的选择也至关重要且具有挑战性。在本文中，受鲁宾和范布伦的开创性作品的启发，我们提出了一个方法学框架，可以应用于评估和比较多种多个插补技术，旨在选择用于计算临床研究工作中最有效的推断。我们的框架已被应用于验证和扩展较大的队列，这是我们在先前的文献研究中提出的结果，我们在其中评估了关键患者的描述符和Covid-19的影响在2型糖尿病患者中的影响，其数据为2型糖尿病，其数据为2型糖尿病由国家共同队列合作飞地提供。
translated by 谷歌翻译
语言模型既展示了定量的改进，又展示了新的定性功能，随着规模的增加。尽管它们具有潜在的变革性影响，但这些新能力的特征却很差。为了为未来的研究提供信息，为破坏性的新模型能力做准备，并改善社会有害的效果，至关重要的是，我们必须了解目前和近乎未来的能力和语言模型的局限性。为了应对这一挑战，我们介绍了超越模仿游戏基准（Big Bench）。 Big Bench目前由204个任务组成，由132家机构的442位作者贡献。任务主题是多样的，从语言学，儿童发展，数学，常识性推理，生物学，物理学，社会偏见，软件开发等等。 Big-Bench专注于被认为超出当前语言模型的功能的任务。我们评估了OpenAI的GPT型号，Google内部密集变压器体系结构和大型基础上的开关稀疏变压器的行为，跨越了数百万到数十亿个参数。此外，一个人类专家评估者团队执行了所有任务，以提供强大的基准。研究结果包括：模型性能和校准都随规模改善，但绝对的术语（以及与评估者的性能相比）；在模型类中的性能非常相似，尽管带有稀疏性。逐渐和预测的任务通常涉及大量知识或记忆成分，而在临界规模上表现出“突破性”行为的任务通常涉及多个步骤或组成部分或脆性指标；社交偏见通常会随着含糊不清的环境而随着规模而增加，但这可以通过提示来改善。
translated by 谷歌翻译
功能负载（FL）通过口碑对与lexicon制作的区别的贡献来定量贡献。以前的研究与声音变化有特别低的曲线。在这里，我们将探究范围扩大到FL，以其所有价值观的演变。我们应用系统发育方法，以检查澳大利亚帕玛尼蒙（PN）家族的90种语言的FL的历复演变。我们在FL中发现了高度的系统发育信号。虽然已经报告了系统发育信号进行语音结构，例如语音术，但其在语音功能测量中的检测是新颖的。我们还在元音长度和以下辅音的FL之间发现了一个重要的负相关，即深入的历史权衡动态，我们与现代PN语言中的已知阿拉孔和过去的补偿声音变化相关。该发现揭示了一种类似于翻蛋白的历史动态，我们作为音韵子系统之间的对比流动。我们的发现在跨越整个大陆和多千年的语言系列中，我们的发现提供了Sapir'漂移'假设的最具令人讨厌的例子之一，在历史相关的语言中不小心平行的发展。
translated by 谷歌翻译
2021-12-06
数据增强是自然语言处理（NLP）模型的鲁棒性评估的重要组成部分，以及增强他们培训的数据的多样性。在本文中，我们呈现NL-Cogmenter，这是一种新的参与式Python的自然语言增强框架，它支持创建两个转换（对数据的修改）和过滤器（根据特定功能的数据拆分）。我们描述了框架和初始的117个变换和23个过滤器，用于各种自然语言任务。我们通过使用其几个转换来分析流行自然语言模型的鲁棒性来证明NL-Upmenter的功效。基础架构，Datacards和稳健性分析结果在NL-Augmenter存储库上公开可用（\ url {https://github.com/gem-benchmark/nl-augmenter}）。
translated by 谷歌翻译
在数值天气和气候模型中的云结构的处理通常很大程度上是大大简化的，以使它们计算得起价格实惠。在这里，我们建议使用计算廉价的神经网络来纠正欧洲的中等天气预报1D辐射方案ECRAD，用于3D云效应。 3D云效应被学习为ECRAD快速1D Tripleclouds疏忽它们的差异及其3D Spartacus（通过云侧辐射传输的快速算法），其中包括它们的求解器，但大约是计算昂贵的五倍。在3D信号的20到30％之间的典型误差，神经网络的准确性提高了运行时增加约1％。因此，而不是模仿整个斯巴达斯，我们将Tripleclouds保持不变的气氛的无云部分和在其他地方的3D矫正它。如果我们假设两者的相似的信噪比，则对相对小的3D校正而不是整个信号的焦点允许显着提高预测。
translated by 谷歌翻译