主动推断是建模大脑的最新框架，该框架解释了各种机制，例如习惯形成，多巴胺能排出和好奇心。最近，已经开发了基于蒙特卡洛树搜索的两个版本的分支时间活动推理（BTAI），以处理在计算所有可能的策略之前，直到时间范围的所有可能的策略时，都会发生指数（时空和时间）的复杂性类别。但是，这两个版本的BTAI仍然遭受指数复杂性类W.R.T的损失。在本文中，我们首先允许对几个观测值进行建模来解决此限制，每个观察都有其自己的可能性映射。同样，我们允许每个潜在状态都有自己的过渡映射。然后，推论算法利用了可能性和过渡映射的分解以加速后验计算。在DSPRITES环境上测试了这两个优化，其中DSPRITES数据集的元数据被用作模型的输入，而不是DSPRITES图像。在此任务上，$ btai_ {vmp} $（Champion等，2022b，a）能够在5.1秒内解决96.9 \％的任务，而$ btai_ {bf} $（Champion等，2021a）是能够在17.5秒内解决98.6 \％的任务。我们的新方法（$ btai_ {3mf} $）通过仅在2.559秒内完整求解任务（100 \％），超过了其两个前任。最后，$ btai_ {3mf} $已在灵活且易于使用（Python）软件包中实现，我们开发了一个图形用户界面，以实现对模型信念，计划过程和行为的检查。
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分支时间有源推论（Champion等，2021b，a）是一个框架，提议将规划视为贝叶斯模型扩展的形式。它的根源可以在有源推理中找到（Friston等，2016; Da Costa等，2020;冠军等，2021C），一种广泛用于脑建模的神经科学框架，以及蒙特卡罗树搜索（布朗等人，2012），一种广泛应用于加强学习文学的方法。到目前为止，通过利用变形消息通过（WinN和Bishop，2005）提供的灵活性来执行潜在变量的推断，该迭代过程可以被理解为沿着因子图的边缘发送消息（福尼，2001年）。在本文中，我们利用了替代方法的推理效率称为贝叶斯滤波（Fox等，2003），其不需要更新方程的迭代，直到变分自由能的收敛。相反，该方案在两个阶段交替交替：整合证据和未来国家的预测。这两个相可以有效地执行，并且这提供了通过最先进的七十倍的加速。
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积极推断是一种用于建模大脑的最先进的框架，用于建立广泛的机制，例如习惯形成，多巴胺能排放和好奇心。然而，当在所有可能的策略上计算到达时间范围之前，最近的实现遭受指数（空间和时间）复杂性等级。 fountas等人。 （2020）使用Monte Carlo树搜索解决这个问题，导致两种不同的任务中的非常好的结果。此外，冠军等人。 （2021A）提出了一种基于结构学习的树搜索方法。这是通过开发通过激活推理方法的变形消息（Champion等，2021b）的变分数，这使得能够对贝叶斯网络的组成构建进行积极推理。然而，这条消息通过树搜索方法，我们呼叫分支时间有源推断（BTAI），从未经验过测试。在本文中，我们在迷宫溶解剂的背景下提出了对方法（Champion等，2021A）的实验研究。在这种情况下，我们表明，改进的先前偏好和更深的搜索都有助于减轻局部最小值的漏洞。然后，我们将BTAI与图形导航任务的标准活动推理（AI）进行比较。我们表明，对于小图形，BTAI和AI都成功解决了任务。对于较大的图表，AI展示了指数（空间）复杂性等级，使得该方法是棘手的。但是，BTAI更有效地探讨了策略的空间，成功地缩放到更大的图形。
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在过去的10到15年中，积极的推论有助于解释从习惯形成到多巴胺能放电甚至建模好奇心的各种脑机制。然而，当在将所有可能的策略上计算到时间范围内的所有可能的策略时，当前实现遭受指数（空间和时间）复杂性等级。 Fountas等人（2020）使用Monte Carlo树搜索解决这个问题，导致两个不同的任务中的令人印象深刻的结果。在本文中，我们提出了一种替代框架，其旨在通过铸造规划作为结构学习问题来统一树搜索和有效推论。然后呈现两个树搜索算法。首先将预期的自由能量及时向前传播（即，朝向叶子），而第二次向后传播（即，朝向根）。然后，我们证明前向和后向传播分别与主动推断和复杂的推断相关，从而阐明了这两个规划策略之间的差异。
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语音信号包含许多敏感信息，例如说话者的身份，这些信息在收集语音数据时引起了隐私问题。演讲者的匿名化旨在转换语音信号以消除源说话者的身份，同时使口语内容不变。当前方法通过依靠内容/说话者的分离和语音转换来执行转换。通常，来自自动语音识别系统的声学模型会提取内容表示，而X-Vector系统则提取说话者表示。先前的工作表明，提取的功能并未完全脱离。本文解决了如何改善特征分离的特征，从而改善了转换的匿名语音。我们建议使用矢量量化从声学模型中删除扬声器信息来增强分离。使用Voice Privacy 2022 Toolkit进行的评估表明，向量量化有助于隐藏原始的说话者身份，同时保持语音识别的实用性。
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地球观测卫星多年来一直在不同位置和具有不同模态的光谱带的地球环境中连续监测地球环境。由于复杂的卫星传感条件（例如，天气，云，大气，轨道），可能无法使用某些模式，乐队，位置和时间的观察。CVPR 2022 [1]中的多学历矩阵完成挑战提供了多模式卫星数据，用于以亚马逊雨林作为感兴趣的地区来解决此类数据稀疏挑战。这项工作提出了自适应的实时多模式回归和生成框架，并以0.2226的LPIP，123.0372的PSNR和0.6347的SSIM在这一挑战中在看不见的测试查询方面取得了出色的性能。
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对于新参与者 - 执行摘要：（1）任务是为语音数据开发语音匿名系统，该系统隐藏了说话者的语音身份，同时保护语言内容，副语言属性，清晰度和自然性。 （2）除3种不同的基线匿名系统，评估脚本和指标外，还提供了培训，开发和评估数据集。参与者应用其开发的匿名系统，运行评估脚本并向组织者提交客观评估结果和匿名语音数据。 （3）结果将在与Interspeech 2022结合的研讨会上展示，邀请所有参与者介绍其挑战系统并提交其他研讨会论文。对于熟悉语音挑战的读者 - 更改W.R.T. 2020年：（1）以自动扬声器验证（ASV）系统的形式进行了更强的半信息攻击模型，该系统接受了匿名（每位）语音数据的训练。 （2）互补指标包括等于误差率（EER）作为隐私指标，单词错误率（WER）作为主要实用性度量，以及音调相关性和声音独特性作为辅助效用度量标准。 （3）基于一组最小目标隐私要求的新排名策略。
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数据驱动模型发现中的中央挑战是存在隐藏或潜伏的变量，这些变量不会直接测量，而是动态重要。 TAKENS的定理提供了在可能随时间延迟信息中增加这些部分测量的条件，导致吸引物，这是对原始全状态系统的扩散逻辑。然而，回到原始吸引子的坐标变换通常是未知的，并且学习嵌入空间中的动态仍然是几十年的开放挑战。在这里，我们设计自定义深度AutoEncoder网络，以学习从延迟嵌入空间的坐标转换到一个新的空间，其中可以以稀疏，封闭的形式表示动态。我们在Lorenz，R \“Ossler和Lotka-Volterra系统上，从单个测量变量的学习动态展示了这种方法。作为一个具有挑战性的例子，我们从混乱的水车视频中提取的单个标量变量中学到一个洛伦兹类似物得到的建模框架结合了深入的学习来揭示可解释建模的非线性动力学（SINDY）的揭示有效坐标和稀疏识别。因此，我们表明可以同时学习闭合模型和部分的坐标系观察到的动态。
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自动化数据驱动的建模，直接发现系统的管理方程的过程越来越多地用于科学界。 Pysindy是一个Python包，提供用于应用非线性动力学（SINDY）方法的稀疏识别到数据驱动模型发现的工具。在Pysindy的这一主要更新中，我们实现了几种高级功能，使得能够从嘈杂和有限的数据中发现更一般的微分方程。延长候选术语库，用于识别致动系统，部分微分方程（PDE）和隐式差分方程。还实施了包括Sindy和合奏技术的整体形式的强大配方，以提高现实世界数据的性能。最后，我们提供了一系列新的优化算法，包括多元稀疏的回归技术和算法来强制执行和促进不等式约束和稳定性。这些更新在一起，可以在文献中尚未报告的全新SINDY模型发现能力，例如约束PDE识别和使用不同稀疏的回归优化器合并。
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