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sangea：可扩展和归因网络生成
深层生成模型（DGM）是用于学习数据表示的多功能工具，同时合并了域知识，例如条件概率分布的规范。最近提出的DGMS解决了比较来自不同来源的数据集的重要任务。这样的示例是对比分析的设置，该分析的重点是描述与背景数据集相比富含目标数据集中的模式。这些模型的实际部署通常假定DGM自然推断出可解释的和模块化的潜在表示，这在实践中是一个问题。因此，现有方法通常依赖于临时正规化方案，尽管没有任何理论基础。在这里，我们通过扩展非线性独立组件分析领域的最新进展，提出了对比较DGM的可识别性理论。我们表明，尽管这些模型在一般的混合功能上缺乏可识别性，但当混合函数在零件上时，它们令人惊讶地变得可识别（例如，由Relu神经网络参数化）。我们还研究了模型错误指定的影响，并从经验上表明，当未提前知道潜在变量的数量时，以前提出的用于拟合比较DGM的正则化技术有助于识别性。最后，我们引入了一种新的方法，用于拟合比较DGM，该方法通过多目标优化改善了多个数据源的处理，并有助于使用约束优化以可解释的方式调整正规化的超参数。我们使用模拟数据以及通过单细胞RNA测序构建的细胞中的遗传扰动数据集以及最新的数据集验证了我们的理论和新方法。关键字：非线性ICA；深层生成模型；变分推断；解开；
第 11 章 AI 完备性：利用深度学习消除人为因素
摘要 计算复杂性是计算机科学和数学的一门学科，它根据计算问题的固有难度对其进行分类，即根据算法的性能对其进行分类，并将这些类别相互关联。P 问题是一类可以使用确定性图灵机在多项式时间内解决的计算问题，而 NP 问题的解可以在多项式时间内验证，但我们仍然不知道它们是否也可以在多项式时间内解决。所谓 NP 完全问题的解也将是任何其他此类问题的解。它的人工智能类似物是 AI 完全问题类，对于该类问题仍然没有完整的数学形式化。在本章中，我们将重点分析计算类，以更好地理解 AI 完全问题的可能形式化，并查看是否存在适用于所有 AI 完全问题的通用算法（例如图灵测试）。为了更好地观察现代计算机科学如何尝试解决计算复杂性问题，我们提出了几种涉及优化方法的不同深度学习策略，以表明无法精确解决高阶计算类问题并不意味着使用最先进的机器学习技术无法获得令人满意的解决方案。这些方法与人类解决类似 NP 完全问题的能力的哲学问题和心理学研究进行了比较，以强化我们不需要精确和正确解决 AI 完全问题的方法就可以实现强 AI 的概念的说法。
主导课程五：（深度学习）
2。R. S. Sutton和A. G. Barto，增强学习：介绍，第二版，2018年11月R. S. Sutton和A. G. Barto，增强学习：介绍，第二版，2018年11月
Deep Video Compression的任务意识编码器控制
对机器任务的深视频压缩（DVC）的事先研究通常需要为每个特定任务培训一个独特的编解码器，从而规定每个任务的专用解码器。相比之下，传统视频编解码器采用了flex ible编码器控制器，从而通过模式预测等机制使Single编解码器适应了不同的任务。从中汲取灵感，我们引入了一个创新的编码器控制器，以用于机器的深度视频压缩。此控制器具有模式预测和一组图片（GOP）选择模块。我们的AP-ARACH在编码阶段集中控制控制，从而允许跨不同任务（例如检测和跟踪）进行适应性的编码器调整，同时与标准的预训练的DVC解码器保持合理性。示例证明我们的方法是在具有各种现有预训练的DVC的多个任务中适用的。此外，广泛的实验表明，对于不同的任务，我们的方法比以前的DVC比以前的DVC大约25％，只有一个预先训练的解码器。
Spheroscan：用于球体图像分析的用户友好的深度学习工具。
近年来的抽象背景，三维（3D）球体模型在科学研究中变得越来越流行，因为它们提供了一种与生理相关的微环境，可以模仿体内条件。与传统的二维细胞培养方法相比，它可以更好地了解3D球体测定法具有优势，因为它可以更好地了解细胞行为，药物功效和毒性。但是，使用3D球体测定法受到了用于球体图像分析的自动化和用户友好的工具的阻碍，这会对这些测定的可重复性和吞吐量产生不利影响。为解决这些问题的结果，我们开发了一种完全自动化的，基于Web的工具，称为Spheroscan，该工具使用了带有卷积神经网络（R-CNN）的名为“掩码区域”的深度学习框架进行图像检测和细分。为了开发一个可以从一系列实验条件中应用于球体图像的深度学习模型，我们使用使用Incucyte Live细胞分析系统和常规显微镜捕获的球体图像训练了该模型。使用验证和测试数据集对经过培训模型的性能评估显示出令人鼓舞的结果。结论Spheroscan允许轻松分析大量图像，并提供交互式可视化功能，以更深入地了解数据。我们的工具代表了球体图像分析的重大进步，并将促进科学研究中3D球体模型的广泛采用。可在https://github.com/funtionalurosology/spheroscan上获得有关Spheroscan的源代码和详细的Spheroscan教程。
深度学习：对人类的影响......
深度神经网络是一种复杂的结构化系统，它以并行、分布式和上下文敏感的方式处理信息，而深度学习则是利用这些系统通过依赖经验的学习过程获得与智能相关的能力的努力。在人工智能领域，深度学习的工作通常旨在利用所有可用的工具和资源来创造和理解智能，而不考虑其生物学合理性。然而，深度学习的许多核心思想都从大脑和人类智能的特征中汲取灵感，我们认为这些受大脑启发的系统最能捕捉这些特征（Rumelhart、McClelland 和 PDP 研究小组，1986 年）。此外，深度学习研究中出现的想法可以帮助我们了解人类和动物的记忆和学习。因此，深度学习研究可以看作是研究人员之间相互交流的沃土，这些研究人员研究的相关问题对生物智能和机器智能都有影响。
InstaDeep CB Insights AI 前 100 名 2021 年
关于 InstaDeep InstaDeep 成立于 2014 年，是欧洲、中东和非洲地区企业决策型 AI 产品的领导者，总部位于伦敦，在巴黎、突尼斯、拉各斯、迪拜和开普敦设有办事处。凭借在机器智能研究和具体业务部署方面的专业知识，该公司在 AI 优先的世界中为其合作伙伴提供了竞争优势。利用其在 GPU 加速计算、深度学习和强化学习方面的丰富专业知识，InstaDeep 打造了新颖的 DeepChain™ 平台等产品，可解决各行各业最复杂的挑战。InstaDeep 还与人工智能生态系统的全球领导者建立了合作关系，例如 Google DeepMind、NVIDIA 和英特尔。该公司是英特尔 AI Builders 计划的一部分，并被 NVIDIA 评为首选深度学习合作伙伴。
从EEG脑记录中学习强大的深视觉表示
解码人脑一直是神经科学家和人工智能研究人员的标志。重新构建来自脑电脑脑电图（EEG）信号的视觉图像，由于其在脑部计算机接口中的应用，引起了人们的极大兴趣。本研究提出了一种两阶段的方法，其中第一步是获得脑电图衍生的特征，以稳健地学习深度代表，然后将学习的表示形式用于图像产生和分类。我们使用具有监督和对比度学习方法的深度学习体系结构在三个不同的数据集中进行了特征提取管道的普遍性。我们已经执行了零摄影的脑电图分类任务，以进一步支持概括性索赔。我们观察到，与脑电图和图像之间的联合代表学习相比，在单峰设置中仅使用脑电图数据来学习一个单独使用脑电图数据的近距离线性分离的视觉表示。最后，我们提出了一个新颖的框架，将看不见的图像转换为脑电图空间，并以近似值重建它们，从而展示了来自EEG信号的图像重建潜力。我们提出的来自EEG的图像合成方法显示了62。9％和36。EEGCVPR40和ThoughtViz数据集的成立得分提高了13％，这比GAN 1中的最先进的表现效果。EEGCVPR40和ThoughtViz数据集的成立得分提高了13％，这比GAN 1中的最先进的表现效果。
高级规则 #1 策略课程网络研讨会 #1 – 深入探索
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