在这项工作中，我们引入了削减（对对比和无监督的分割培训），这是第一个完全无监督的深度学习框架，以进行医学图像细分，从而促进了未经标记或注释的绝大多数成像数据的使用。将医学图像分割成感兴趣的区域是促进患者诊断和定量研究的关键任务。该细分的一个主要限制因素是缺乏标记的数据，因为在注释者之间获得每组新的成像数据或任务的专家注释可能是昂贵，劳动力且不一致的：因此，我们利用基于Pixel-的自学意义图像本身的居中补丁。我们无监督的方法是基于对比度学习和自动编码方面的培训目标。以前的医学图像细分学习方法集中在图像级对比度训练上，而不是我们的图像内贴片级别的方法，或者将其用作一项预训练的任务，此后网络之后需要进一步监督培训。相比之下，我们构建了第一个完全无监督的框架，该框架在以像素为中心的斑点级别上运行。具体来说，我们添加了新颖的增强，补丁重建损失，并引入了一个新的像素聚类和识别框架。我们的模型在几个关键的医学成像任务上取得了改进的结果，这是通过对视网膜图像的地理萎缩（GA）区域进行分割的任务进行了固定的专家注释的验证。
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散射变换是一种基于小波的多层转换，最初是作为卷积神经网络（CNN）的模型引入的，它在我们对这些网络稳定性和不变性属性的理解中发挥了基础作用。随后，人们普遍兴趣将CNN的成功扩展到具有非欧盟结构的数据集，例如图形和歧管，从而导致了几何深度学习的新兴领域。为了提高我们对这个新领域中使用的体系结构的理解，几篇论文提出了对非欧几里得数据结构（如无方向的图形和紧凑的Riemannian歧管）的散射转换的概括。在本文中，我们介绍了一个通用的统一模型，用于测量空间上的几何散射。我们提出的框架包括以前的几何散射作品作为特殊情况，但也适用于更通用的设置，例如有向图，签名图和带边界的歧管。我们提出了一个新标准，该标准可以识别哪些有用表示应该不变的组，并表明该标准足以确保散射变换具有理想的稳定性和不变性属性。此外，我们考虑从随机采样未知歧管获得的有限度量空间。我们提出了两种构造数据驱动图的方法，在该图上相关的图形散射转换近似于基础歧管上的散射变换。此外，我们使用基于扩散图的方法来证明这些近似值之一的收敛速率的定量估计值，因为样品点的数量趋向于无穷大。最后，我们在球形图像，有向图和高维单细胞数据上展示了方法的实用性。
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我们提出了一个新的图神经网络（GNN）模块，该模块基于最近提出的几何散射变换的松弛，该变换由图形小波滤波器组成。我们可学习的几何散射（腿）模块可以使小波的自适应调整能够鼓励乐队通道特征在学习的表示中出现。与许多流行的GNN相比，我们的腿部模块在GNN中的结合能够学习长期图形关系，这些GNN通常依赖于邻居之间的平滑度或相似性来编码图形结构。此外，与竞争性GNN相比，其小波先验会导致简化的架构，学到的参数明显少得多。我们证明了基于腿的网络在图形分类基准上的预测性能，以及在生化图数据探索任务中学到的功能的描述性质量。我们的结果表明，基于腿部的网络匹配或匹配流行的GNN，以及在许多数据集上，尤其是在生化域中的原始几何散射结构，同时保留了手工制作的（非学习）几何散射的某些数学特性。
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在这里，我们提出了一种称为歧管插值最佳传输流量（MIOFLOW）的方法，该方法从零星时间点上采集的静态快照样品中学习随机，连续的种群动力学。 Mioflow结合了动态模型，流动学习和通过训练神经普通微分方程（神经ode）的最佳运输，以在静态种群快照之间插值，以通过具有歧管地面距离的最佳运输来惩罚。此外，我们通过在自动编码器的潜在空间中运行我们称为Geodesic AutoCododer（GAE）来确保流量遵循几何形状。在GAE中，正规化了点之间的潜在空间距离，以匹配我们定义的数据歧管上的新型多尺度测量距离。我们表明，这种方法优于正常流，Schr \“ Odinger Bridges和其他旨在根据人群之间插值的噪声流向数据的生成模型。从理论上讲，我们将这些轨迹与动态最佳运输联系起来。我们评估了我们的评估使用分叉和合并的模拟数据，以及来自胚胎身体分化和急性髓样白血病的SCRNA-SEQ数据。
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歧管散射变换是用于在Riemannian歧管上定义的数据的深度提取器。它是将类似卷积神经网络的操作员扩展到一般流形的第一个例子之一。该模型的初始工作主要集中在其理论稳定性和不变性属性上，但没有为其数值实现提供方法，除非具有预定义的网格的二维表面。在这项工作中，我们根据扩散图的理论提出实用方案，以实现在自然主义系统（例如单细胞遗传学）中产生的流形散射转换，其中数据是一个高度点云，该云是模仿躺在上面的高维点云。低维歧管。我们证明我们的方法对于信号分类和多种分类任务有效。
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我们在点云数据上引入了一种新的局部曲率量度，称为扩散曲率。我们的措施使用扩散图的框架，包括数据扩散操作员，结构点云数据，并根据从数据的点或区域开始的随机步行的懒惰定义局部曲率。我们表明，这种懒惰直接与Riemannian几何形状的体积比较结果有关。然后，我们使用基于点云数据扩散图的神经网络估计将此标量曲率概念扩展到整个二次形式。我们展示了关于玩具数据，单细胞数据以及估计神经网络损失景观本地Hessian矩阵的应用。
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嵌入或可视化临床患者数据的主要挑战是可变类型的异质性，包括连续实验室值，分类诊断代码以及缺失或不完整的数据。特别地，在EHR数据中，一些变量是{\ EM缺失而不是随机（MNAR）}但故意没有收集，因此是信息来源。例如，在疑似诊断的基础上，某些患者可能认为实验室测试是必要的，但不适用于其他患者。在这里，我们呈现壁画林 - 一个无监督的随机森林，用于代表具有不同变量类型的数据（例如，分类，连续，mnar）。壁画森林由一组决策树组成，其中随机选择节点分裂变量，使得所有其他变量的边缘熵由分裂最小化。这允许我们在与连续变量一致的方式中也拆分在Mnar变量和离散变量上。最终目标是学习使用这些患者之间的平均树距离的患者的壁画嵌入。这些距离可以馈送到非线性维度减少方法，如phate，以获得可视化的嵌入。虽然这种方法在连续值的数据集中普遍存在（如单细胞RNA测序）中，但它们尚未在混合可变数据中广泛使用。我们展示在一个人工和两个临床数据集上使用我们的方法。我们表明，使用我们的方法，我们可以比竞争方法更准确地对数据进行可视化和分类数据。最后，我们表明壁画也可用于通过最近提出的树木切片的Wassersein距离比较患者的群组。
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我们提出了一种称为集成扩散的方法，用于组合多模式数据集，或通过同一系统上的几个不同测量收集的数据，以创建联合数据扩散操作员。随着现实世界的数据遭受本地和全局噪声，我们引入了最佳地计算了反映了两种方式的扩散操作者的机制。我们在数据去噪，可视化和聚类中显示了该联合操作员的实用程序，比其他方法更好地集成和分析多模式数据。我们将方法应用于从血细胞产生的多个OMIC数据，测量基因表达和染色质可接近性。我们的方法更好地可视化了联合数据的几何形状，捕获已知的跨模块关联，并识别已知的蜂窝群体。更一般地，集成扩散广泛适用于许多医学和生物系统中产生的多模式数据集。
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In this paper, we present methods for two types of metacognitive tasks in an AI system: rapidly expanding a neural classification model to accommodate a new category of object, and recognizing when a novel object type is observed instead of misclassifying the observation as a known class. Our methods take numerical data drawn from an embodied simulation environment, which describes the motion and properties of objects when interacted with, and we demonstrate that this type of representation is important for the success of novel type detection. We present a suite of experiments in rapidly accommodating the introduction of new categories and concepts and in novel type detection, and an architecture to integrate the two in an interactive system.
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Identification of named entities from legal texts is an essential building block for developing other legal Artificial Intelligence applications. Named Entities in legal texts are slightly different and more fine-grained than commonly used named entities like Person, Organization, Location etc. In this paper, we introduce a new corpus of 46545 annotated legal named entities mapped to 14 legal entity types. The Baseline model for extracting legal named entities from judgment text is also developed.
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