Mean-field games have been used as a theoretical tool to obtain an approximate Nash equilibrium for symmetric and anonymous $N$-player games in literature. However, limiting applicability, existing theoretical results assume variations of a "population generative model", which allows arbitrary modifications of the population distribution by the learning algorithm. Instead, we show that $N$ agents running policy mirror ascent converge to the Nash equilibrium of the regularized game within $\tilde{\mathcal{O}}(\varepsilon^{-2})$ samples from a single sample trajectory without a population generative model, up to a standard $\mathcal{O}(\frac{1}{\sqrt{N}})$ error due to the mean field. Taking a divergent approach from literature, instead of working with the best-response map we first show that a policy mirror ascent map can be used to construct a contractive operator having the Nash equilibrium as its fixed point. Next, we prove that conditional TD-learning in $N$-agent games can learn value functions within $\tilde{\mathcal{O}}(\varepsilon^{-2})$ time steps. These results allow proving sample complexity guarantees in the oracle-free setting by only relying on a sample path from the $N$ agent simulator. Furthermore, we demonstrate that our methodology allows for independent learning by $N$ agents with finite sample guarantees.

在包括在线广告，合同招聘和无线调度的各种应用中，控制器受到可用资源的严格预算约束的限制，这些资源由每个动作以随机量消耗，以及可能施加的随机可行性约束关于决策的重要运作限制。在这项工作中，我们考虑一个常规模型来解决这些问题，每个行动都返回一个随机奖励，成本和罚款从未知的联合分配返回，决策者旨在最大限度地提高预算约束下的总奖励$ B $在总成本和随机限制的时间平均罚款。我们提出了一种基于Lyapunov优化方法的新型低复杂性算法，命名为$ {\ tt lyon} $，并证明它以$ k $武器实现$ o（\ sqrt {kb \ log b}）$后悔和零约束 - 当$ B $足够大时。 $ {\ tt lyon} $的计算成本和尖锐性能界限表明，基于Lyapunov的算法设计方法可以有效地解决受约束的强盗优化问题。

Dense retrievers have made significant strides in obtaining state-of-the-art results on text retrieval and open-domain question answering (ODQA). Yet most of these achievements were made possible with the help of large annotated datasets, unsupervised learning for dense retrieval models remains an open problem. In this work, we explore two categories of methods for creating pseudo query-document pairs, named query extraction (QExt) and transferred query generation (TQGen), to augment the retriever training in an annotation-free and scalable manner. Specifically, QExt extracts pseudo queries by document structures or selecting salient random spans, and TQGen utilizes generation models trained for other NLP tasks (e.g., summarization) to produce pseudo queries. Extensive experiments show that dense retrievers trained with individual augmentation methods can perform comparably well with multiple strong baselines, and combining them leads to further improvements, achieving state-of-the-art performance of unsupervised dense retrieval on both BEIR and ODQA datasets.

Parsing natural language questions into executable logical forms is a useful and interpretable way to perform question answering on structured data such as knowledge bases (KB) or databases (DB). However, existing approaches on semantic parsing cannot adapt to both modalities, as they suffer from the exponential growth of the logical form candidates and can hardly generalize to unseen data. In this work, we propose Uni-Parser, a unified semantic parser for question answering (QA) on both KB and DB. We introduce the primitive (relation and entity in KB, and table name, column name and cell value in DB) as an essential element in our framework. The number of primitives grows linearly with the number of retrieved relations in KB and DB, preventing us from dealing with exponential logic form candidates. We leverage the generator to predict final logical forms by altering and composing topranked primitives with different operations (e.g. select, where, count). With sufficiently pruned search space by a contrastive primitive ranker, the generator is empowered to capture the composition of primitives enhancing its generalization ability. We achieve competitive results on multiple KB and DB QA benchmarks more efficiently, especially in the compositional and zero-shot settings.

PtyChography是一种经过良好研究的相成像方法，可在纳米尺度上进行非侵入性成像。它已发展为主流技术，在材料科学或国防工业等各个领域具有各种应用。 PtyChography的一个主要缺点是由于相邻照明区域之间的高重叠要求以实现合理的重建，因此数据采集时间很长。扫描区域之间重叠的传统方法导致与文物的重建。在本文中，我们提出了从深层生成网络采样的数据中稀疏获得或不足采样的数据，以满足Ptychography的过采样要求。由于深度生成网络是预先训练的，并且可以在收集数据时计算其输出，因此可以减少实验数据和获取数据的时间。我们通过提出重建质量与先前提出的和传统方法相比，通过提出重建质量来验证该方法，并评论提出的方法的优势和缺点。

利用预训练语言模型的抽象摘要系统在基准数据集上取得了卓越的结果。但是，此类模型已被证明更容易幻觉，这些事实对输入背景不忠。在本文中，我们提出了一种通过实体覆盖范围控制（ECC）来补救实体级外部幻觉的方法。我们首先计算实体覆盖范围的精度，并为每个培训示例提供相应的控制代码，该示例隐含地指导该模型在训练阶段识别忠实的内容。我们通过从Wikipedia提取的大但嘈杂的数据中进行中间调整进一步扩展了我们的方法，以解锁零击摘要。我们表明，根据我们对三个基准数据集XSUM，PubMed和Samsum的实验结果，根据我们在监督的微调和零射击设置中，可以在监督微调和零摄像设置中更加忠实和显着的抽象性汇总。

图形神经网络（GNNS）通过考虑其内在的几何形状来扩展神经网络的成功到图形结构化数据。尽管根据图表学习基准的集合，已经对开发具有卓越性能的GNN模型进行了广泛的研究，但目前尚不清楚其探测给定模型的哪些方面。例如，他们在多大程度上测试模型利用图形结构与节点特征的能力？在这里，我们开发了一种原则性的方法来根据$ \ textit {敏感性配置文件} $进行基准测试数据集，该方法基于由于图形扰动的集合而导致的GNN性能变化了多少。我们的数据驱动分析提供了对GNN利用哪些基准测试数据特性的更深入的了解。因此，我们的分类法可以帮助选择和开发适当的图基准测试，并更好地评估未来的GNN方法。最后，我们在$ \ texttt {gtaxogym} $软件包中的方法和实现可扩展到多个图形预测任务类型和未来数据集。

将动物行为与大脑活动相关是神经科学的基本目标，具有建立强大的脑机接口的实际应用。但是，个人之间的域间差距是一种重大问题，可以防止对未标记科目工作的一般模型的培训。由于现在可以从无手动干预的多视图视频序列可以可靠地提取3D构成数据，我们建议使用它来指导神经动作表示的编码以及利用显微镜成像的性质的一组神经和行为增强。为了减少域间差距，在培训期间，我们跨越似乎正在执行类似行动的动物交换神经和行为数据。为了证明这一点，我们在三个非常不同的多模式数据集上测试我们的方法;特征是苍蝇和神经活动的一种，其中一个包含人类神经电压（ECOG）数据，最后是来自不同观点的人类活动的RGB视频数据。

神经科学的基本目标是了解神经活动与行为之间的关系。例如，提取来自神经数据或神经解码的行为意图的能力对于开发有效的脑机接口至关重要。虽然简单的线性模型已应用于此挑战，但它们无法识别重要的非线性关系。因此，识别神经动力学和行为之间的非线性关系的自我监督手段，以计算神经表示，仍然是一个重要的公开问题。为了解决这一挑战，我们生成了一种新的多模式数据集，由果蝇产生的自发行为组成，德罗硫代·马拉替洛克斯 - 神经科学研究中的流行模型生物体。数据集包括来自产生自发动作的动物的六个相机视图的3D无标记运动捕获数据，以及同步获取的双光子显微镜图像捕获被认为驱动动作的下行神经元种群的活动。由于神经和行为方式的大型动物间差异，标准对比度学习和无监督域适应技术难以学习神经动作表示（从描述动作标签计算的嵌入）。为了克服这种缺陷，我们开发了简单但有效的增强，缩短了动物间域间隙，允许我们从神经数据中提取行为相关的尚不讨人不核的信息。这个多模式数据集和我们新的增强套件承诺，以加速自我监督学习方法在神经科学中的应用。

文本分类问题是自然语言处理领域的一个非常广泛的研究领域。简而言之，文本分类问题是确定给定文本所属的先前确定的哪个类别。在过去的研究中，在这一领域进行了成功的研究。在该研究中，使用用于变压器（BERT）的双向编码器表示，其是用于解决自然语言处理领域中的分类问题的常用方法。通过通过在Chatbot架构中使用的单个模型来解决分类问题，旨在缓解服务器上的负载，该负载将由一个以上的模型创建，用于解决多个分类问题。此时，利用在估计在多于一个主题中为分类而创建的单个BERT模型期间应用的掩蔽方法，基于问题的基础提供了模型的估计。覆盖不同字段的三个单独的数据集被各种方法除以各种方法，以使问题复杂化，并且在这种方式中也包括在字段中彼此非常接近的分类问题。以这种方式使用的数据集包括五个课程的五个分类问题。在性能和服务器上占用的空间方面相互比较包含所有分类问题和专门用于问题的其他BERT模型的BERT模型。