人类运动的模型通常集中在轨迹预测或动作分类上，但很少都很重要。人类运动的标记的异质性和复杂的组成性，使每个任务易受数据劣化和分布转变对现实世界的情景共同的影响。理论上可以在理论上可以在适用于两个任务的统一框架内实现数据调节和分布恢复的足够富有表现力的作用模型。在这里，我们提出了一种基于分层变分的自动化器和深图卷积神经网络的新颖体系结构，用于在多个时间尺度上产生整体动作模型。我们显示该层级图形 - 卷积变分别自动码器（HG-VAE）能够能够产生相干动作，检测分发数据，并通过模型的后临到梯度上升抵消缺失数据。培训和评估H3.6M和最大的开源人类运动数据集合，Amass，我们显示HG-VAE可以促进下游歧视性学习比基线模型更好。
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我们介绍了一种组合变分AutiCencoders（VAE）和深度度量学习的方法，以通过高维和结构化输入空间执行贝叶斯优化（BO）。通过从深度度量学习中调整思路，我们使用BlackBox功能的标签指导来构建VAE潜在空间，促进高斯工艺拟合并产生改善的BO性能。重要的是，对于BO问题设置，我们的方法在半监督的制度中运行，其中只有少数标记的数据点。我们在三个现实世界任务中运行实验，在惩罚的LOGP分子生成基准上实现最先进的结果，只使用先前方法所需的标记数据的3％。作为一种理论贡献，我们提出了vae bo遗憾的证据。
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可拍照的分子显示了可以使用光访问的两个或多个异构体形式。将这些异构体的电子吸收带分开是选择性解决特定异构体并达到高光稳态状态的关键，同时总体红色转移带来的吸收带可以限制因紫外线暴露而限制材料损害，并增加了光疗法应用中的渗透深度。但是，通过合成设计将这些属性工程为系统仍然是一个挑战。在这里，我们提出了一条数据驱动的发现管道，用于由数据集策划和使用高斯过程的多任务学习支撑的分子照片开关。在对电子过渡波长的预测中，我们证明了使用来自四个Photoswitch转变波长的标签训练的多输出高斯过程（MOGP）产生相对于单任务模型的最强预测性能，并且在操作上超过了时间依赖时间依赖性的密度理论（TD） -dft）就预测的墙壁锁定时间而言。我们通过筛选可商购的可拍摄分子库来实验验证我们提出的方法。通过此屏幕，我们确定了几个图案，这些基序显示了它们的异构体的分离电子吸收带，表现出红移的吸收，并且适用于信息传输和光电学应用。我们的策划数据集，代码以及所有型号均可在https://github.com/ryan-rhys/the-photoswitch-dataset上提供
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Human behavior emerges from planning over elaborate decompositions of tasks into goals, subgoals, and low-level actions. How are these decompositions created and used? Here, we propose and evaluate a normative framework for task decomposition based on the simple idea that people decompose tasks to reduce the overall cost of planning while maintaining task performance. Analyzing 11,117 distinct graph-structured planning tasks, we find that our framework justifies several existing heuristics for task decomposition and makes predictions that can be distinguished from two alternative normative accounts. We report a behavioral study of task decomposition ($N=806$) that uses 30 randomly sampled graphs, a larger and more diverse set than that of any previous behavioral study on this topic. We find that human responses are more consistent with our framework for task decomposition than alternative normative accounts and are most consistent with a heuristic -- betweenness centrality -- that is justified by our approach. Taken together, our results provide new theoretical insight into the computational principles underlying the intelligent structuring of goal-directed behavior.
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大规模的社交网络被认为通过扩大人们的偏见来促进两极分化。但是，这些技术的复杂性使得难以确定负责的机制并评估缓解策略。在这里，我们在受控的实验室条件下显示，通过社交网络进行信息传输会扩大对简单的感知决策任务的动机偏见。大型行为实验的参与者表明，当社交网络相对于社会参与者的一部分，在40个独立发展的人群中，社交网络的一部分相对于社交参与者而言，有偏见的决策率提高。利用机器学习和贝叶斯统计的技术，我们确定了对内容选择算法的简单调整，该算法预测可减轻偏置放大。该算法从个人网络内部生成了一个观点样本，这些视角更代表整个人群。在第二个大型实验中，该策略减少了偏差放大，同时保持信息共享的好处。
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缺乏对深度学习系统的洞察力阻碍了他们的系统设计。在科学和工程学中，建模是一种用于了解内部过程不透明的复杂系统的方法。建模用更简单的代理代替复杂的系统，该系统更适合解释。从中汲取灵感，我们使用高斯流程为神经网络构建了一类代理模型。我们没有从神经网络的某些限制案例中得出内核，而是从经验上从神经网络的自然主义行为中学习了高斯过程的内核。我们首先通过两项案例研究评估我们的方法，灵感来自先前对神经网络行为的理论研究，在这些案例研究中，我们捕获了学习低频的神经网络偏好，并确定了深层神经网络中的病理行为。在进一步的实践案例研究中，我们使用学识渊博的内核来预测神经网络的泛化特性。
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迭代精致 - 从随机的猜测开始，然后迭代地改善猜测 - 是表示学习的有用范式，因为它提供了一种在数据中同样合理的解释之间打破对称性的方法。此属性使此类方法的应用可以推断实体集的表示，例如物理场景中的对象，在结构上类似于潜在空间中的聚类算法。但是，大多数先前的工作都通过展开的完善过程进行区分，这可能使优化挑战。我们观察到，可以通过隐式函数定理使此类方法可区分，并开发一种隐性分化方法，从而通过解耦来向前和向后传递来提高训练的稳定性和障碍。该连接使我们能够在优化隐式层时应用进步，不仅可以改善Slate中的插槽注意模块的优化，Slate是一种学习实体表示的最新方法，而且要在反向传播中持续不断的空间和时间复杂性。还有一条另外一行的代码。
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从我们生命的最早几年开始，人类使用语言来表达我们的信念和欲望。因此，能够与人造代理讨论我们的偏好将实现价值一致性的核心目标。然而，今天，我们缺乏解释这种灵活和抽象语言使用的计算模型。为了应对这一挑战，我们考虑在线性强盗环境中考虑社会学习，并询问人类如何传达与行为的偏好（即奖励功能）。我们研究两种不同类型的语言：指令，提供有关所需政策的信息和描述，这些信息提供了有关奖励功能的信息。为了解释人类如何使用这些形式的语言，我们建议他们推理出已知和未知的未来状态：对当前的说明优化，同时描述对未来进行了推广。我们通过扩展奖励设计来考虑对国家的分配来形式化此选择。然后，我们定义了一种务实的听众，该代理人通过推理说话者如何表达自己来侵犯说话者的奖励功能。我们通过行为实验来验证我们的模型，表明（1）我们的说话者模型预测了自发的人类行为，并且（2）我们的务实的听众能够恢复其奖励功能。最后，我们表明，在传统的强化学习环境中，务实的社会学习可以与个人学习相结合并加速。我们的发现表明，从更广泛的语言中的社会学习，特别是，扩大了该领域的目前对指示的关注，以包括从描述中学习 - 是一种有前途的价值一致性和强化学习的有前途的方法。
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多模式培训的最新进展使用文本描述，可以显着增强机器对图像和视频的理解。然而，目前尚不清楚语言在多大程度上可以完全捕捉不同方式的感官体验。一种表征感官体验的良好方法取决于相似性判断，即人们认为两个截然不同的刺激是相似的程度。我们在一系列大规模的行为研究（$ n = 1,823美元的参与者）中探讨了人类相似性判断与语言之间的关系，这三种模式（图像，音频和视频）和两种类型的文本描述符：简单的文字描述符： - 文本字幕。在此过程中，我们引入了一条新型的自适应管道，用于标签挖掘，既有高效又是领域。我们表明，基于文本描述符的预测管道表现出色，我们将其与基于视觉，音频和视频处理体系结构的611基线模型进行了比较。我们进一步表明，文本描述符和模型在多种方式之间和模型之间预测人类相似性的程度各不相同。综上所述，这些研究说明了整合机器学习和认知科学方法的价值，以更好地了解人类和机器表示之间的相似性和差异。我们在https://words-are-are-all-you-need.s3.amazonaws.com/index.html上介绍了交互式可视化，以探索人类所经历的刺激和本文中报道的不同方法之间的相似性。
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获得抽象知识的能力是人类智力的标志，许多人认为是人类和神经网络模型之间的核心差异之一。代理可以通过元学习对抽象的归纳偏见，在那里他们接受了共享可以学习和应用的一些抽象结构的任务分布的培训。但是，由于很难解释神经网络，因此很难判断代理人是学会了潜在的抽象，或者是该抽象特征的统计模式。在这项工作中，我们比较了人类和代理在荟萃方面学习范式中的表现，其中从抽象规则中产生了任务。我们定义了一种用于构建“任务Metamers”的新方法，该方法与抽象任务的统计数据非常匹配，但使用了不同的基本生成过程，并评估了在抽象和Metamer任务上的性能。在我们的第一组实验中，我们发现人类在抽象任务上的表现要比MetAmer任务更好，而广泛使用的元强化学习代理在抽象任务上的表现要比匹配的Metamers差。在第二组实验中，我们将任务基于直接从经验鉴定的人类先验得出的抽象基础。我们利用相同的过程来生成相应的METAMER任务，并看到人与代理之间的相同双重分离。这项工作为表征人类和机器学习之间的差异奠定了基础，可以在未来的工作中用于以人类行为开发机器。
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