时间变化数量的估计是医疗保健和金融等领域决策的基本组成部分。但是，此类估计值的实际实用性受到它们量化预测不确定性的准确程度的限制。在这项工作中，我们解决了估计高维多元时间序列的联合预测分布的问题。我们提出了一种基于变压器体系结构的多功能方法，该方法使用基于注意力的解码器估算关节分布，该解码器可被学会模仿非参数Copulas的性质。最终的模型具有多种理想的属性：它可以扩展到数百个时间序列，支持预测和插值，可以处理不规则和不均匀的采样数据，并且可以在训练过程中无缝地适应丢失的数据。我们从经验上证明了这些属性，并表明我们的模型在多个现实世界数据集上产生了最新的预测。

Digital sensors can lead to noisy results under many circumstances. To be able to remove the undesired noise from images, proper noise modeling and an accurate noise parameter estimation is crucial. In this project, we use a Poisson-Gaussian noise model for the raw-images captured by the sensor, as it fits the physical characteristics of the sensor closely. Moreover, we limit ourselves to the case where observed (noisy), and ground-truth (noise-free) image pairs are available. Using such pairs is beneficial for the noise estimation and is not widely studied in literature. Based on this model, we derive the theoretical maximum likelihood solution, discuss its practical implementation and optimization. Further, we propose two algorithms based on variance and cumulant statistics. Finally, we compare the results of our methods with two different approaches, a CNN we trained ourselves, and another one taken from literature. The comparison between all these methods shows that our algorithms outperform the others in terms of MSE and have good additional properties.

Image noise can often be accurately fitted to a Poisson-Gaussian distribution. However, estimating the distribution parameters from a noisy image only is a challenging task. Here, we study the case when paired noisy and noise-free samples are accessible. No method is currently available to exploit the noise-free information, which may help to achieve more accurate estimations. To fill this gap, we derive a novel, cumulant-based, approach for Poisson-Gaussian noise modeling from paired image samples. We show its improved performance over different baselines, with special emphasis on MSE, effect of outliers, image dependence, and bias. We additionally derive the log-likelihood function for further insights and discuss real-world applicability.

我们在具有挑战性的3D视频游戏中处理规划和导航，其中包含使用特殊操作的代理商的断开区域的地图。在此设置中，经典符号规划者不适用或难以适应。我们介绍了一种混合技术，结合了培训的钢筋学习训练的低级政策和基于图的高级古典规划器。除了提供人类可解释的路径之外，该方法还提高了看不见地图中的端到端方法的泛化性能，在那里它在一点上通过复发端到端剂的成功率达到20％的绝对增加要点导航任务，但看不见的大型码1km x 1km。在深入的实验研究中，我们量化了巨大环境中端到端深度RL方法的局限性，我们还介绍了一个新的基准，即很快被释放的环境，可以生成用于导航任务的复杂程序3D地图。

通过从最佳运输理论的思想启发，我们呈现了信任评论家（TTC），一种新的生成型材算法。该算法消除了来自Wassersein GaN的可培训发电机;相反，它迭代地使用培训批评网络序列的梯度下降来修改源数据。这部分是由我们在评论者的梯度提供的最佳运输方向之间观察到的未对准，以及在由可训练发电机参数化的数据点实际移动的方向之间的最佳运输方向之间观察到的未对准。以前的工作已经从不同的观点到达类似的想法，但我们在最佳运输理论中的基础是激励自适应步长的选择，与恒定步长相比大大加速了会聚。使用此步骤规则，我们在具有密度的源分布的情况下证明了初始几何收敛速率。这些融合率仅停止仅在非可忽略的生成数据与真实数据中无法区分时申请。解决未对准问题提高了性能，我们在实验中表明，显示给出了定期的训练时期，TTC产生更高的质量图像，尽管在增加的内存要求上。此外，TTC提供了转化密度的迭代公式，传统的WGAN没有。最后，可以应用TTC将任何源分布映射到任何目标上;我们通过实验证明TTC可以在没有专用算法的图像生成，翻译和去噪中获得竞争性能。

我们提出了一个互动艺术项目，使Covid-19危机不可见的项目，并通过欢迎旋律的欢迎孤独，通过高级笑声综合方法创造和探索的联系。然而，在高质量听觉综合中的人类情绪反应的无条件产生仍然是一个公开问题，对艺术环境中这些方法的应用具有重要意义。我们开发了利用生成对抗网络（GANS）再现人笑声多样性的方法。当培训在不同笑声样本的数据集时，Lockganter会产生多样化，高质量的笑声样本，并学习适合情绪分析和新颖的艺术应用的潜在空间，如潜在混合/插值和情绪转移。