本研讨会的主题是多种情况下统计推断任务的计算复杂性。这是一个相对较新且迅速发展的研究领域。数学统计和计算复杂性的领域已经存在很大程度上是彼此独立的:前者传统上研究了统计或信息限制,而后者主要集中于与恐怖分子(对抗性)造成的输入的组合问题,这些输入并不能准确地反映出数据问题的现实。直到最近十年,研究界才出现了致力于解决界面上的基本问题。我们简要介绍了为什么需要新观点。统计推断中的两个基本询问线长期以来一直是:(i)确定基本统计学(即信息理论)限制; (ii)找到有效的算法实现了这些限制。但是,对于许多结构化的推理问题,尚不清楚统计最佳性是否与有效的合并兼容。统计上最佳的估计器通常需要对可能的结构进行不可行的详尽搜索。相反,对于许多设置,我们知道的计算有效算法在统计学上是次优的,需要更高的信号强度或比理论上的信息更高的数据。这种现象既迷人又令人震惊。相反,实际上相关的基准是计算有效算法的基本统计限制。我们如何找到最佳的有效算法?表明,自数学统计开始以来所研究的这些问题的信噪比(或数据量)的信息理论限制并不是现代高维设置中实际上相关的基准。有效的算法无法达到统计限制时,据说问题具有统计计算差距。在许多观察到的情况下,差距可以很大,因此有效的算法需要的数据级数比理论上的信息要多。对统计计算差距的意识并不是什么新鲜事物,早期的工作表明了人工构建的学习问题中的差距[10,19,20],而最近的工作着重于统计和计算效率之间的算法[21、20、20、8、9]。现在,数十个重要的高维统计估计问题被认为具有不同的计算和统计限制。这些问题(例如,稀疏的线性回归或稀疏相检索[24,7,11,17])在实践中无处不在,并且在理论上进行了充分研究,但中央序列仍然存在:计算高效算法的基本数据限制是什么?在更基本的层面上,出于共同的原因而出现的这些统计计算差距是否存在?是否有希望建立一个广泛适用的理论,描述和解释统计计算权衡?
新兴研究前沿和计算进步已逐渐将认知科学转变为一个多学科和数据驱动的领域。因此,从不同的学术视角和不同的抽象层次研究和解释的认知理论数量激增。我们将这一挑战的应用方面表述为计算认知推理,并描述计算方法的主要途径。为了平衡潜在的乐观情绪以及认知科学数据驱动时代的速度和规模,我们建议以更实证的角度来检验这一趋势,确定在进行研究和解释认知科学计算推理结果时的操作挑战、社会影响和道德准则。
网络神经科学对于理解复杂大脑(障碍)功能和认知的原理和机制至关重要。在这种情况下,全脑网络建模(也称为虚拟大脑建模)将大脑动力学计算模型(放置在每个网络节点)与单个大脑图像数据(以协调和连接节点)相结合,从而增进我们对大脑复杂动力学及其神经生物学基础的理解。然而,考虑到不同的时空分辨率,仍然迫切需要自动模型反演工具来估计大规模和跨神经成像模式的控制(分叉)参数。本研究旨在通过引入一个灵活、综合的工具包来解决这一差距,该工具包用于在虚拟大脑模型上进行有效的贝叶斯推理,称为虚拟大脑推理(VBI)。该开源工具包提供快速模拟、特征提取分类、高效数据存储和加载以及概率机器学习算法,从而能够从非侵入性和侵入性记录中进行生物物理可解释的推断。通过计算机测试,我们证明了常用全脑网络模型及其相关神经成像数据的推断的准确性和可靠性。VBI 显示出通过不确定性量化来改善网络神经科学中的假设评估的潜力,并通过增强虚拟大脑模型的预测能力为精准医学的进步做出贡献。
水平基因转移(HGT)是核进化的基本驱动力,促进了新的特征并适应新环境。尽管其重要性,但很少有系统地比较用于推断HGT的方法,这在我们对它们的相对优势和局限性的理解上留下了差距。验证HGT推理方法是由于缺乏可以证实历史转移事件的基因组化石记录而面临的质疑。没有经验黄金标准,通常会验证新的推理方法的模拟数据;但是,这些模拟可能无法捕获生物学复杂性,并且经常嵌入推理方法本身中使用的相同假设。在这里,我们利用HGT事件的趋势涉及多个相邻的基因来评估不同HGT插入方法的准确性。我们表明,分析基因树木之间基因的存在/不存在模式的方法始终优于基于基因树种树的重新征服的方法。我们的发现挑战了显式系统发育和解方法优于模拟者隐式方法的普遍假设。通过提供全面的台式标记,我们提供了选择适当方法的实用建议,并指示了未来方法论进步的途径。
潜在的结果,平均治疗效果,随机实验,合作调整,回归不连续性设计,观察力研究,混杂因素,敏感性分析,倾向分数,匹配,匹配,双重差异估计器,差异差异,仪器变量,仪器变量,异构治疗效果和最佳治疗方案。
卷积神经网络(CNN)目前是可用的最广泛使用的深神经网络(DNN)架构之一,并实现了许多问题的最新性能。最初应用于计算机视觉任务,CNN可与具有空间关系的任何数据(图像之外)很好地运行,并且已应用于不同的领域。然而,最近的作品强调了DNN中的数值稳定性挑战,这也与它们对噪声注入的已知敏感性有关。这些挑战可能会危害其性能和可靠性。本文研究了预测蛋白质功能的CNN DeepGoplus。deepgoplus已经达到了最先进的性能,并可以成功利用并注释蛋白质组学中出现的蛋白质序列。我们通过量化基础流量数据扰动而产生的数值不确定性来确定模型推理阶段的数值稳定性。此外,我们探索了使用降低精确的浮点数格式进行DeepGoplus推断的机会,以减少记忆消耗和延迟。这是通过使用Monte Carlo Arithmetic仪器执行的来实现的,该技术可以在实验上量化点功能操作误差和VPREC,该工具以可自定义的流量流动点上的精度格式模仿结果。焦点放在推理阶段,因为它是DeepGoplus模型的主要交付,广泛适用于不同环境。总的来说,我们的结果表明,尽管DeepGoplus CNN在数值上非常稳定,但只能通过较低精确的流动点格式选择性地实现。我们得出的结论是,从预先训练的DeepGoplus模型中获得的预测在数值上非常可靠,并且有足够的现有旋转点格式有效。
由于复制越来越多的研究的复制,生物科学中的典型统计实践已被越来越受到质疑,其中许多研究被无效假设测试设计和P值解释的相对难度所困扰。贝叶斯推论代表了一种根本不同的假设检验方法,由于其易于解释和对先前假设的明确声明,因此获得了新的兴趣作为潜在的替代或对传统无效假设检验的补充。贝叶斯模型在数学上比等效频繁的方法更为复杂,这些方法历来将应用程序限制在简化的分析案例中。但是,随着计算能力的指数增加,概率分布采样工具的出现现在可以在任何数据分布下快速而强大的推断。在这里,我们介绍了在大鼠电生理和计算建模数据中使用贝叶斯推断在神经科学研究中使用贝叶斯推断的实用教程。我们首先是对贝叶斯规则和推理的直观讨论,然后使用来自各种神经科学研究的数据制定基于贝叶斯的回归和ANOVA模型。我们展示了贝叶斯推论如何导致对数据的易于解释分析,同时提供开源工具箱来促进贝叶斯工具的使用。
仅 2020 年,托管云工作负载的数据中心就排放了约 600 兆吨温室气体,超过整个英国 (GB) 的消耗量。除非发生根本性变化,否则到 2050 年,数据中心将消耗全球 20% 以上的能源!凭借其片上学习和低功耗、高吞吐量推理能力,我们相信 AKIDA 可以通过分散 AI 处理来帮助减少数据中心 98% 的碳排放。智能地分析片上数据将有助于终结数百万个端点向云数据中心发送的大量原始、未处理且大多不相关的数据,从而解决阻碍互联网拥塞的问题。
在过去的几十年中,血液动力学模拟量已经稳步发展,并且已成为研究心血管系统中的选择工具。通常使用此类工具从生理参数中模拟全身血液动力学,但解决了将波形映射回到合理的生理参数的相应反问题仍然是诺言和具有挑战性的。受基于仿真推理(SBI)进展的动机,我们将此反问题作为统计推断。与替代方法有关,SBI为互动的参数提供了分布,为单个测量值提供了不确定性的多维表示。我们通过对五个临床兴趣的生物标志物进行近距离的不确定性分析来展示这种能力,并比较了几种测量模态。除了对已知事实的佐证(例如估计心率的可行性)之外,我们的研究突出了从护理标准测量值中估算新生物标志物的潜力。sbi揭示了实际相关的发现,这些发现无法通过标准灵敏度分析来捕获,例如,参数估计表现出不同的不确定性状态的亚种群的存在。最后,我们研究了与模拟波形数据库的体内和silico之间的差距,并批判性地讨论了心血管模拟如何为真实世界数据分析提供信息。
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