在现实世界的情况下，分布（OOD）数据集可能与培训数据集有很大的分配变化。当训练有素的分类器部署在不同的动态环境中时，这种现象通常发生，这会导致性能显着下降。为了解决这个问题，我们提出了这项工作中端到端的深度多任务网络。观察旋转预测（自我监督）精度和语义分类精度之间的牢固关系，我们在多任务网络中引入了一个附加的辅助分类头，以及语义分类和旋转预测头。为了观察该加法分类器在改善旋转预测头上的影响，我们提出的学习方法被构成双层优化问题，其中训练了上层级别以更新语义分类和旋转预测头的参数。在较低级别的优化中，仅通过固定语义分类头的参数来通过语义分类头进行更新。该方法已通过三个看不见的OOD数据集进行了验证，在该数据集中，它比其他两种基线方法表现出了清晰的语义分类精度。我们的代码可在github \ url {https://github.com/harshita-555/ossl}上获得

对抗性持续学习对于持续学习问题有效，因为存在特征对齐过程，从而产生了对灾难性遗忘问题敏感性低的任务不变特征。然而，ACL方法施加了相当大的复杂性，因为它依赖于特定于任务的网络和歧视器。它还经历了一个迭代培训过程，该过程不适合在线（单周）持续学习问题。本文提出了一种可扩展的对抗性持续学习（比例）方法，提出了一个参数生成器，将共同特征转换为特定于任务的功能，并在对抗性游戏中进行单个歧视器，以诱导共同的特征。训练过程是在元学习时尚中使用三个损失功能组合进行的。缩放比例优于明显的基线，其准确性和执行时间都明显。

许多现实世界的分类问题的班级标签频率不平衡；一个被称为“阶级失衡”问题的著名问题。经典的分类算法往往会偏向多数级别，使分类器容易受到少数族裔类别的分类。尽管文献富含解决此问题的方法，但随着问题的维度的增加，许多方法没有扩展，并且运行它们的成本变得越来越高。在本文中，我们提出了端到端的深层生成分类器。我们提出了一个域构成自动编码器，以将潜在空间保留为发电机的先验，然后将其用于与其他两个深网，一个歧视器和一个分类器一起玩对抗游戏。对三个不同的多级不平衡问题进行了广泛的实验，并与最先进的方法进行了比较。实验结果证实了我们方法比流行算法在处理高维不平衡分类问题方面具有优势。我们的代码可在https://github.com/tanmdl/slppl-gan上找到。

本文提出了一种用于处理不平衡高光谱图像分类的新型多假进化生成的对抗网络（MFEGAN）。它是一种端到端的方法，其中在发电机网络中考虑了不同的生成目标损失，以改善鉴别器网络的分类性能。因此，通过将分类器网络嵌入识别函数的顶部，相同的鉴别器网络已被用作标准分类器。通过两个高光谱空间光谱数据集验证了所提出的方法的有效性。同样的生成和鉴别者架构已经与两个不同的GAN目标用于与所提出的方法进行公平的性能比较。从实验验证中观察到所提出的方法优于最先进的方法，具有更好的分类性能。

Quantum image processing draws a lot of attention due to faster data computation and storage compared to classical data processing systems. Converting classical image data into the quantum domain and state label preparation complexity is still a challenging issue. The existing techniques normally connect the pixel values and the state position directly. Recently, the EFRQI (efficient flexible representation of the quantum image) approach uses an auxiliary qubit that connects the pixel-representing qubits to the state position qubits via Toffoli gates to reduce state connection. Due to the twice use of Toffoli gates for each pixel connection still it requires a significant number of bits to connect each pixel value. In this paper, we propose a new SCMFRQI (state connection modification FRQI) approach for further reducing the required bits by modifying the state connection using a reset gate rather than repeating the use of the same Toffoli gate connection as a reset gate. Moreover, unlike other existing methods, we compress images using block-level for further reduction of required qubits. The experimental results confirm that the proposed method outperforms the existing methods in terms of both image representation and compression points of view.

Memes are powerful means for effective communication on social media. Their effortless amalgamation of viral visuals and compelling messages can have far-reaching implications with proper marketing. Previous research on memes has primarily focused on characterizing their affective spectrum and detecting whether the meme's message insinuates any intended harm, such as hate, offense, racism, etc. However, memes often use abstraction, which can be elusive. Here, we introduce a novel task - EXCLAIM, generating explanations for visual semantic role labeling in memes. To this end, we curate ExHVV, a novel dataset that offers natural language explanations of connotative roles for three types of entities - heroes, villains, and victims, encompassing 4,680 entities present in 3K memes. We also benchmark ExHVV with several strong unimodal and multimodal baselines. Moreover, we posit LUMEN, a novel multimodal, multi-task learning framework that endeavors to address EXCLAIM optimally by jointly learning to predict the correct semantic roles and correspondingly to generate suitable natural language explanations. LUMEN distinctly outperforms the best baseline across 18 standard natural language generation evaluation metrics. Our systematic evaluation and analyses demonstrate that characteristic multimodal cues required for adjudicating semantic roles are also helpful for generating suitable explanations.

With the rising adoption of Machine Learning across the domains like banking, pharmaceutical, ed-tech, etc, it has become utmost important to adopt responsible AI methods to ensure models are not unfairly discriminating against any group. Given the lack of clean training data, generative adversarial techniques are preferred to generate synthetic data with several state-of-the-art architectures readily available across various domains from unstructured data such as text, images to structured datasets modelling fraud detection and many more. These techniques overcome several challenges such as class imbalance, limited training data, restricted access to data due to privacy issues. Existing work focusing on generating fair data either works for a certain GAN architecture or is very difficult to tune across the GANs. In this paper, we propose a pipeline to generate fairer synthetic data independent of the GAN architecture. The proposed paper utilizes a pre-processing algorithm to identify and remove bias inducing samples. In particular, we claim that while generating synthetic data most GANs amplify bias present in the training data but by removing these bias inducing samples, GANs essentially focuses more on real informative samples. Our experimental evaluation on two open-source datasets demonstrates how the proposed pipeline is generating fair data along with improved performance in some cases.

现有的自我监督学习策略被限制在有限的目标或主要针对单峰应用程序的通用下游任务。对于复杂性和域亲和力（例如模因分析）而言，这对命令性的多模式应用有了孤立的进展。在这里，我们介绍了两种自我监督的预训练方法，即ext-pie-net和mm-simclr（i）在预训练期间使用现成的多模式仇恨语音数据，并且（ii）执行自我 - 通过合并多个专业借口任务，有效地迎合模因分析所需的复杂多模式表示学习，从而有效地迎合了学习。我们实验不同的自我实验策略，包括可以帮助学习丰富的跨模式表示并使用流行的线性探测来评估可恨模因任务的潜在变体。拟议的解决方案通过标签有效的培训与完全监督的基线竞争，同时在梅诺特挑战的所有三个任务上明显优于他们，分别为0.18％，23.64％和0.93％的绩效增长。此外，我们通过在Harmeme任务上报告竞争性能来证明所提出的解决方案的普遍性。最后，我们通过分析特定于任务的学习，使用更少的标记培训样本来建立学习表现的质量，并争辩说，自主策略和手头下游任务的复杂性是相关的。我们的努力强调了更好的多模式自学方法的要求，涉及有效的微调和可推广性能的专业借口任务。

路径计划是设计机器人行为的关键算法方法。基于抽样的方法，例如快速探索随机树（RRT）或概率路线图，是针对路径计划问题的突出算法解决方案。尽管其指数收敛速率，RRT只能找到次优路径。另一方面，$ \ textrm {rrt}^*$是RRT广泛​​使用的扩展名，保证了寻找最佳路径的概率完整性，但在复杂环境中缓慢收敛而在实践中遭受痛苦。此外，现实世界中的机器人环境通常是可观察到的，或者描述的动力学不好，施放了$ \ textrm {rrt}^*$在复杂任务中的应用。本文研究了用于机器人路径计划的流行蒙特卡洛树搜索（MCTS）算法的新型算法公式。值得注意的是，我们通过分析和证明其指数的收敛速率（MCPP）在完全可观察到的马尔可夫决策过程（MDP）的一部分中，并证明其指数收敛速率，而另一部分则是其概率的完整性假设有限的距离可观察性（证明草图），在部分可观察的MDP（POMDP）中找到可行的路径。我们的算法贡献使我们能够采用最近提出的MCT的变体，并具有不同的勘探策略来进行机器人路径计划。我们在模拟的2D和3D环境中进行了7度自由度（DOF）操纵器以及现实世界机器人路径计划任务中的实验评估，证明了MCPP在POMDP任务中的优势。

为了安全地在现实世界中部署腿部机器人，有必要为他们提供可靠地检测出意外接触并准确估算相应接触力的能力。在本文中，我们提出了针对四足动物的碰撞检测和识别管道。我们首先引入了一种基于带通滤波的碰撞时间跨度的方法，并证明此信息是获得准确的碰撞力估计值的关键。然后，我们通过补偿模型不准确性，未建模的载荷以及作用在机器人上的任何其他潜在的准静态干扰来源来提高所识别力量幅度的准确性。在各种情况下，我们通过广泛的硬件实验来验证我们的框架，包括小跑和机器人上的其他未建模负载。