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关于对比学习的有限样本可识别性——......
▶ 我们遵循 [Hyvarinen et al., 2019] 中的设置。 ▶ si 是高斯变量和拉普拉斯变量的乘积。 ▶ u 对应不同的时间框架。 ▶ g ( · ) 是具有泄漏 ReLU 的神经网络。 ▶ h ( · ) , ϕ i ( · ) 采用具有 R 个神经元的 3 隐藏层网络建模。 ▶ 度量：si 和 hj ( x ) 之间的互信息。
ICACLEANEEG 版本 1.3 基于 MATLAB 的 EEG ...
收集到脑电图 (EEG) 记录后，有多种技术可用于准备数据以供分析。一种复杂且越来越流行的技术是应用独立成分分析 (ICA) 来将信号与噪声分离。在头皮记录的 EEG 信号并不是大脑神经生理活动的纯粹测量值，并且受到来自各种来源的噪声的污染。在 EEG 记录中通常会观察到肌肉收缩、眨眼、心跳、与汗水相关的信号改变、环境噪声和设备故障。这些噪声源会使测量与实验任务操作或个体差异相关的大脑活动的细微变化变得困难。ICA 可用于识别数据中的这些噪声源。最终目标是分离出并保留与大脑相关的“成分”，同时尽可能多地丢弃其他所有成分。（有关更多背景信息，请参阅：Hyvarinen 和 Oja 2000；神经网络）。
第三十七届人工智能不确定性会议（UAI 2021）论文集，PMLR 161：1-11。
Ashish Sabharwal Allen 人工智能研究所 Bo Liu 奥本大学 Aaditya Ramdas、Kun Zhang 卡内基梅隆大学 Sebastien Destercke 法国国家科学研究院 Elias Bareinboim 哥伦比亚大学 Alexander Shekhovtsov 布拉格捷克技术大学 Linda van der Gaag Dalle Molle Molle 人工智能研究所 Dalle Marco | Artificialy Nevena Lazic、Silvia Chiappa、Theophane Weber、Tim Genewein DeepMind Sach Mukherjee DZNE |剑桥大学 Mykola Pechenizkiy、Robert Peharz 埃因霍温理工大学 Christina Heinze-Deml、Fanny Yang、Niao He 苏黎世联邦理工学院 Zoltan Szabo 巴黎综合理工学院 Mats J. Stensrud 巴黎联邦综合理工学院 德国 Magers A 中心 Jausanne |柏林工业大学 Branislav Kveton 谷歌研究中心 Aurelie Lozano IBM 研究中心 Jin Tian 爱荷华州立大学 Vanessa Didelez 不来梅莱布尼茨研究所 Vasilis Syrgkanis 微软研究中心 Rajesh Ranganath 纽约大学 Fabio Ramos NVIDIA |悉尼大学 Johannes Textor、Tom Claassen、Tom Heskes 拉德堡德大学 Qiang Ji 伦斯勒理工学院 Shohei Shimizu 滋贺大学 | RIKEN Mathias Drton 慕尼黑工业大学 Uri Shalit Technion Amir Globerson 特拉维夫大学 | Google Vibhav Gogate 德克萨斯大学达拉斯分校 Alessio Benavoli 都柏林圣三一学院 Kristian Kersting 达姆施塔特工业大学 Anna Helena Reali Costa、Fabio Cozman 圣保罗大学 Piotr Zwiernik 庞贝大学 詹姆斯·席尔瓦大学学院 Davido Fabra Eric Nalisnick 不列颠哥伦比亚大学 詹姆斯·席尔瓦大学学院 Bricardo、欧文·尼尔斯 Richard Hansen 哥本哈根大学 Aapo Hyvarinen、Mikko Koivisto 赫尔辛基大学 Benjamin Marlin 马萨诸塞大学阿默斯特分校 Robin Evans 牛津大学 Marco Valtorta 南卡罗来纳大学 Linbo Wang 多伦多大学 Alex Luedtke、Emilija Perkovic、Thomas Washington S. Richardson 大学