开发有效的自动分类器将真实来源与工件分开，对于宽场光学调查的瞬时随访至关重要。在图像差异过程之后，从减法伪像的瞬态检测鉴定是此类分类器的关键步骤，称为真实 - 博格斯分类问题。我们将自我监督的机器学习模型，深入的自组织地图（DESOM）应用于这个“真实的模拟”分类问题。 DESOM结合了自动编码器和一个自组织图以执行聚类，以根据其维度降低的表示形式来区分真实和虚假的检测。我们使用32x32归一化检测缩略图作为底部的输入。我们展示了不同的模型训练方法，并发现我们的最佳DESOM分类器显示出6.6％的检测率，假阳性率为1.5％。 Desom提供了一种更细微的方法来微调决策边界，以确定与其他类型的分类器（例如在神经网络或决策树上构建的）结合使用时可能进行的实际检测。我们还讨论了DESOM及其局限性的其他潜在用法。

通过图像差异发现新瞬态的能力而无需直接人类干预是观察天文学的重要任务。对于此类图像分类问题，机器学习技术（例如卷积神经网络（CNN））表现出了显着的成功。在这项工作中，我们介绍了来自Dark Energy Survey Supernova计划（DES-SN）的CNN上的图像上自动瞬态识别的结果，其主要重点是使用IA型超新星用于宇宙学。通过对CNN进行架构搜索，我们可以从工件（图像缺陷，错误分配等）中确定有效选择非艺术的网络（例如，超新星，可变星，AGN等），可实现先前工作的效率在随机的森林中，无需花费任何特征识别的努力。 CNN还可以帮助我们确定一个标记错误的图像的子集。在此子集中对图像进行重新标记，与CNN的结果分类明显优于以前的结果。

尽管地面望远镜已经发现了许多近地的物体，但观测值却错过了一些快速移动的物体，尤其是那些近地检测限制的物体。我们开发了一个卷积神经网络，用于检测微弱的快速移动近地物体。它是通过模拟产生的人造条纹训练的，并且能够在模拟数据上找到这些小行星条纹的精度为98.7％，虚假正率为0.02％。该程序用于在2019年的四个晚上搜索来自Zwicky瞬态设施（ZTF）的图像数据，并确定了六个先前未被发现的小行星。我们的检测的视觉幅度范围为〜19.0-20.3，运动速率范围为〜6.8-24 dEG/天，与其他ZTF检测相比，这非常微弱。我们的小行星的大小也〜1-51 m，在近距离接近时〜5-60个月距距离〜5-60个月距离距离，假设其反照率值遵循已知的小行星的反照率分布函数。使用纯模拟的数据集来训练我们的模型，使该程序能够在检测微弱和快速移动的对象方面获得灵敏度，同时仍然能够恢复几乎所有使用真实检测来训练神经网络的神经网络几乎所有发现。我们的方法可以被任何观测员用于检测快速移动的小行星条纹。

Sunquakes are seismic emissions visible on the solar surface, associated with some solar flares. Although discovered in 1998, they have only recently become a more commonly detected phenomenon. Despite the availability of several manual detection guidelines, to our knowledge, the astrophysical data produced for sunquakes is new to the field of Machine Learning. Detecting sunquakes is a daunting task for human operators and this work aims to ease and, if possible, to improve their detection. Thus, we introduce a dataset constructed from acoustic egression-power maps of solar active regions obtained for Solar Cycles 23 and 24 using the holography method. We then present a pedagogical approach to the application of machine learning representation methods for sunquake detection using AutoEncoders, Contrastive Learning, Object Detection and recurrent techniques, which we enhance by introducing several custom domain-specific data augmentation transformations. We address the main challenges of the automated sunquake detection task, namely the very high noise patterns in and outside the active region shadow and the extreme class imbalance given by the limited number of frames that present sunquake signatures. With our trained models, we find temporal and spatial locations of peculiar acoustic emission and qualitatively associate them to eruptive and high energy emission. While noting that these models are still in a prototype stage and there is much room for improvement in metrics and bias levels, we hypothesize that their agreement on example use cases has the potential to enable detection of weak solar acoustic manifestations.

射频干扰（RFI）缓解仍然是寻找无线电技术的主要挑战。典型的缓解策略包括原点方向（DOO）滤波器，如果在天空上的多个方向上检测到信号，则将信号分类为RFI。这些分类通常依赖于信号属性的估计，例如频率和频率漂移速率。卷积神经网络（CNNS）提供了对现有过滤器的有希望的补充，因为它们可以接受培训以直接分析动态光谱，而不是依赖于推断的信号属性。在这项工作中，我们编译了由标记的动态谱的图像组组成的几个数据集，并且我们设计和训练了可以确定在另一扫描中检测到的信号是否在另一扫描中检测到的CNN。基于CNN的DOO滤波器优于基线2D相关模型以及现有的DOO过滤器在一系列指标范围内，分别具有99.15％和97.81％的精度和召回值。我们发现CNN在标称情况下将传统的DOO过滤器施加6-16倍，减少了需要目视检查的信号数。

随着天文学中检测到的瞬变数量的迅速增加，基于机器学习的分类方法正在越来越多地使用。他们的目标通常是要获得瞬态的确定分类，并且出于良好的性能，他们通常需要存在大量观察。但是，精心设计，有针对性的模型可以通过更少的计算资源来达到其分类目标。本文介绍了Snguess，该模型旨在找到高纯度附近的年轻外乳旋转瞬变。 Snguess可以使用一组功能，这些功能可以从天文警报数据中有效计算。其中一些功能是静态的，并且与警报元数据相关联，而其他功能必须根据警报中包含的光度观测值计算。大多数功能都足够简单，可以在其检测后的瞬态生命周期的早期阶段获得或计算。我们为从Zwicky Transient设施（ZTF）的一组标记的公共警报数据计算了这些功能。 Snguess的核心模型由一组决策树组成，这些集合是通过梯度提升训练的。 SNGUESS建议的候选人中约有88％的ZTF从2020年4月至2021年8月的一组警报中被发现是真正的相关超新星（SNE）。对于具有明亮检测的警报，此数字在92％至98％之间。自2020年4月以来，Snguess确定为ZTF Alert流中潜在SNE的瞬变已发布到AMPEL_ZTF_NEW组标识符下的瞬态名称服务器（TNS）。可以通过Web服务访问ZTF观察到的任何暂时性的SNGUESS分数。 Snguess的源代码可公开使用。

拒绝宇宙射线（CRS）对于CCD捕获数据的科学解释至关重要，但是单曝光图像中检测CRS仍然具有挑战性。传统的CR探测器需要针对不同仪器进行实验参数调整，而最近的深度学习方法仅产生特定于仪器的模型，这些模型遭受了未包括训练数据中未包括的望远镜的性能损失。在这项工作中，我们介绍了宇宙conn，这是在LAS Cumbres天文台（LCO）部署24个望远镜的通用CR探测器。我们首先利用来自LCO的全球望远镜网络的数千张图像来构建一个大型，不同的基于地面的CR数据集，以丰富覆盖仪器和CR功能。然后，我们优化了一个神经网络，并提出了一种新型的CR检测中间加权损耗函数，以训练在LCO成像数据上达到99.91％的真实阳性检测率的通用模型，并在Gemini GMOS-N-n. /s，假阳性率为0.01％。我们还构建了一套工具，包括交互式CR面膜可视化和编辑界面，控制台命令和Python API，以使天文学家社区广泛访问自动，可靠的CR检测。我们的数据集，开源代码库和训练有素的模型可在https://github.com/cy-xu/cosmic-conn上找到。

这是一门专门针对STEM学生开发的介绍性机器学习课程。我们的目标是为有兴趣的读者提供基础知识，以在自己的项目中使用机器学习，并将自己熟悉术语作为进一步阅读相关文献的基础。在这些讲义中，我们讨论受监督，无监督和强化学习。注释从没有神经网络的机器学习方法的说明开始，例如原理分析，T-SNE，聚类以及线性回归和线性分类器。我们继续介绍基本和先进的神经网络结构，例如密集的进料和常规神经网络，经常性的神经网络，受限的玻尔兹曼机器，（变性）自动编码器，生成的对抗性网络。讨论了潜在空间表示的解释性问题，并使用梦和对抗性攻击的例子。最后一部分致力于加强学习，我们在其中介绍了价值功能和政策学习的基本概念。

机器学习模型通常会遇到与训练分布不同的样本。无法识别分布（OOD）样本，因此将该样本分配给课堂标签会显着损害模​​型的可靠性。由于其对在开放世界中的安全部署模型的重要性，该问题引起了重大关注。由于对所有可能的未知分布进行建模的棘手性，检测OOD样品是具有挑战性的。迄今为止，一些研究领域解决了检测陌生样本的问题，包括异常检测，新颖性检测，一级学习，开放式识别识别和分布外检测。尽管有相似和共同的概念，但分别分布，开放式检测和异常检测已被独立研究。因此，这些研究途径尚未交叉授粉，创造了研究障碍。尽管某些调查打算概述这些方法，但它们似乎仅关注特定领域，而无需检查不同领域之间的关系。这项调查旨在在确定其共同点的同时，对各个领域的众多著名作品进行跨域和全面的审查。研究人员可以从不同领域的研究进展概述中受益，并协同发展未来的方法。此外，据我们所知，虽然进行异常检测或单级学习进行了调查，但没有关于分布外检测的全面或最新的调查，我们的调查可广泛涵盖。最后，有了统一的跨域视角，我们讨论并阐明了未来的研究线，打算将这些领域更加紧密地融为一体。

我们提出了一种基于机器学习的新型方法，用于从干涉数据中检测出星系尺度的重力透镜，特别是使用国际Lofar望远镜（ILT）采用的方法，该镜头是在150 MHz的频率上观察到北部无线电天空，该频率是350的角度分辨率。 MAS和90 Ujy Beam-1（1 Sigma）的灵敏度。我们开发并测试了几个卷积神经网络，以确定给定样品被归类为镜头或非镜头事件的概率和不确定性。通过对包括逼真的镜头和非镜头无线电源的模拟干涉成像数据集进行训练和测试，我们发现可以恢复95.3％的镜头样品（真正的正速率），仅污染仅为0.008来自非静态样品（假阳性速率）的含量。考虑到预期的镜头概率，结果导致了92.2％的镜头事件的样品纯度。我们发现，当镜头图像之间的最大图像分离大于合成光束尺寸的3倍时，网络结构是最健壮的，并且镜头图像具有至少与20个Sigma（点源）的总磁通密度相等）检测。对于ILT，这对应于爱因斯坦半径大于0.5 ARCSEC和一个无线电源群体的镜头样品，其150 MHz通量密度超过2 MJY。通过应用这些标准和我们的镜头检测算法，我们希望发现Lofar两米天空调查中包含的绝大多数星系尺度重力透镜系统。

The International Workshop on Reading Music Systems (WoRMS) is a workshop that tries to connect researchers who develop systems for reading music, such as in the field of Optical Music Recognition, with other researchers and practitioners that could benefit from such systems, like librarians or musicologists. The relevant topics of interest for the workshop include, but are not limited to: Music reading systems; Optical music recognition; Datasets and performance evaluation; Image processing on music scores; Writer identification; Authoring, editing, storing and presentation systems for music scores; Multi-modal systems; Novel input-methods for music to produce written music; Web-based Music Information Retrieval services; Applications and projects; Use-cases related to written music. These are the proceedings of the 3rd International Workshop on Reading Music Systems, held in Alicante on the 23rd of July 2021.

由于更高的维度和困难的班级，机器学习应用中的可用数据变得越来越复杂。根据类重叠，可分离或边界形状，以及组形态，存在各种各样的方法来测量标记数据的复杂性。许多技术可以转换数据才能找到更好的功能，但很少专注于具体降低数据复杂性。大多数数据转换方法主要是治疗维度方面，撇开类标签中的可用信息，当类别在某种方式复杂时，可以有用。本文提出了一种基于AutoEncoder的复杂性减少方法，使用类标签来告知损耗函数关于所生成的变量的充分性。这导致了三个不同的新功能学习者，得分手，斯卡尔和切片机。它们基于Fisher的判别比率，Kullback-Leibler发散和最小二乘支持向量机。它们可以作为二进制分类问题应用作为预处理阶段。跨越27个数据集和一系列复杂性和分类指标的彻底实验表明，课堂上通知的AutoEncoders执行优于4个其他流行的无监督功能提取技术，特别是当最终目标使用数据进行分类任务时。

我们描述了作为黑暗机器倡议和LES Houches 2019年物理学研讨会进行的数据挑战的结果。挑战的目标是使用无监督机器学习算法检测LHC新物理学的信号。首先，我们提出了如何实现异常分数以在LHC搜索中定义独立于模型的信号区域。我们定义并描述了一个大型基准数据集，由> 10亿美元的Muton-Proton碰撞，其中包含> 10亿美元的模拟LHC事件组成。然后，我们在数据挑战的背景下审查了各种异常检测和密度估计算法，我们在一组现实分析环境中测量了它们的性能。我们绘制了一些有用的结论，可以帮助开发无监督的新物理搜索在LHC的第三次运行期间，并为我们的基准数据集提供用于HTTPS://www.phenomldata.org的未来研究。重现分析的代码在https://github.com/bostdiek/darkmachines-unsupervisedChallenge提供。

In recent years, deep learning has infiltrated every field it has touched, reducing the need for specialist knowledge and automating the process of knowledge discovery from data. This review argues that astronomy is no different, and that we are currently in the midst of a deep learning revolution that is transforming the way we do astronomy. We trace the history of astronomical connectionism from the early days of multilayer perceptrons, through the second wave of convolutional and recurrent neural networks, to the current third wave of self-supervised and unsupervised deep learning. We then predict that we will soon enter a fourth wave of astronomical connectionism, in which finetuned versions of an all-encompassing 'foundation' model will replace expertly crafted deep learning models. We argue that such a model can only be brought about through a symbiotic relationship between astronomy and connectionism, whereby astronomy provides high quality multimodal data to train the foundation model, and in turn the foundation model is used to advance astronomical research.

我们介绍了基于深频自动化器的异常检测技术在激光干涉仪中检测重力波信号的问题。在噪声数据上接受训练，这类算法可以使用无监督的策略来检测信号，即，不瞄准特定类型的来源。我们开发了自定义架构，以分析来自两个干涉仪的数据。我们将所获得的性能与其他AutoEncoder架构和卷积分类器进行比较。与更传统的监督技术相比，拟议战略的无监督性质在准确性方面具有成本。另一方面，在预先计算信号模板的集合之外，存在定性增益。经常性AutoEncoder超越基于不同架构的其他AutoEncoder。本文呈现的复发性自动额片的类可以补充用于引力波检测的搜索策略，并延长正在进行的检测活动的范围。

The occurrence of vacuum arcs or radio frequency (rf) breakdowns is one of the most prevalent factors limiting the high-gradient performance of normal conducting rf cavities in particle accelerators. In this paper, we search for the existence of previously unrecognized features related to the incidence of rf breakdowns by applying a machine learning strategy to high-gradient cavity data from CERN's test stand for the Compact Linear Collider (CLIC). By interpreting the parameters of the learned models with explainable artificial intelligence (AI), we reverse-engineer physical properties for deriving fast, reliable, and simple rule-based models. Based on 6 months of historical data and dedicated experiments, our models show fractions of data with a high influence on the occurrence of breakdowns. Specifically, it is shown that the field emitted current following an initial breakdown is closely related to the probability of another breakdown occurring shortly thereafter. Results also indicate that the cavity pressure should be monitored with increased temporal resolution in future experiments, to further explore the vacuum activity associated with breakdowns.

当前独立于域的经典计划者需要问题域和实例作为输入的符号模型，从而导致知识采集瓶颈。同时，尽管深度学习在许多领域都取得了重大成功，但知识是在与符号系统（例如计划者）不兼容的亚符号表示中编码的。我们提出了Latplan，这是一种无监督的建筑，结合了深度学习和经典计划。只有一组未标记的图像对，显示了环境中允许的过渡子集（训练输入），Latplan学习了环境的完整命题PDDL动作模型。稍后，当给出代表初始状态和目标状态（计划输入）的一对图像时，Latplan在符号潜在空间中找到了目标状态的计划，并返回可视化的计划执行。我们使用6个计划域的基于图像的版本来评估LATPLAN：8个插头，15个式嘴，Blockworld，Sokoban和两个LightsOut的变体。

我们采用自我监督的代表性学习来从深色能源仪器遗产成像调查的数据释放9中从7600万个星系图像中提取信息9.针对新的强力引力镜头候选者的识别，我们首先创建了快速的相似性搜索工具，以发现新的搜索工具强镜仅给出一个单个标记的示例。然后，我们展示如何在自我监督的表示上训练简单的线性分类器，仅需几分钟即可在CPU上进行几分钟，可以自动以极高的效率对强镜进行分类。我们提出了1192个新的强镜候选者，我们通过简短的视觉标识活动确定，并释放一种基于Web的相似性搜索工具和顶级网络预测，以促进众包快速发现额外的强力镜头和其他稀有物体：HTTPS：https：//github.com/georgestein/ssl-legacysurvey。

我们开发了卷积神经网络（CNNS），快速，直接从无线电尘埃连续图像中推断出行星质量。在原始板块中的年轻行星引起的子结构可用于推断潜在的年轻行星属性。流体动力模拟已被用于研究地球属性与这些磁盘特征之间的关系。然而，这些尝试了微调的数值模拟，以一次适合一个原始磁盘，这是耗时的，或者四方平均模拟结果，以导出间隙宽度/深度和行星质量之间的一些线性关系，这丢失了信息磁盘中的不对称功能。为了应对这些缺点，我们开发了行星间隙神经网络（PGNET），以推断出2D图像的行星质量。我们首先符合张等人的网格数据。 （2018）作为分类问题。然后，通过使用近随机采样参数运行额外的模拟来分布数据集，并将行星质量和磁盘粘度一起作为回归问题衍生在一起。分类方法可以达到92 \％的准确性，而回归方法可以达到1 $ \ Sigma $ AS 0.16 DEX，用于行星质量和0.23°D磁盘粘度。我们可以在线性拟合方法中重现退化缩放$ \ alpha $ $ \ propto $ $ m_p ^ 3 $。这意味着CNN方法甚至可以用于寻找退化关系。梯度加权类激活映射有效地确认PGNETS使用适当的磁盘特征来限制行星质量。我们为张等人提供了PGNETS和传统配件方法的计划。 （2018），并讨论各种方法的优缺点。

我们从一组稀疏的光谱时间序列中构建了一个物理参数化的概率自动编码器（PAE），以学习IA型超新星（SNE IA）的内在多样性。 PAE是一个两阶段的生成模型，由自动编码器（AE）组成，该模型在使用归一化流（NF）训练后概率地解释。我们证明，PAE学习了一个低维的潜在空间，该空间可捕获人口内存在的非线性特征范围，并且可以直接从数据直接从数据中准确地对整个波长和观察时间进行精确模拟SNE IA的光谱演化。通过引入相关性惩罚项和多阶段训练设置以及我们的物理参数化网络，我们表明可以在训练期间分离内在和外在的可变性模式，从而消除了需要进行额外标准化的其他模型。然后，我们在SNE IA的许多下游任务中使用PAE进行越来越精确的宇宙学分析，包括自动检测SN Outliers，与数据分布一致的样本的产生以及在存在噪音和不完整数据的情况下解决逆问题限制宇宙距离测量。我们发现，与以前的研究相一致的最佳固有模型参数数量似乎是三个，并表明我们可以用$ 0.091 \ pm 0.010 $ mag标准化SNE IA的测试样本，该样本对应于$ 0.074 \ pm。 0.010 $ mag如果删除了特殊的速度贡献。训练有素的模型和代码在\ href {https://github.com/georgestein/supaernova} {github.com/georgestein/supaernova}上发布