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DeepGoplus推断的数值稳定性
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。
数学4824C：因果推理
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。
有效推断分位数治疗效果和超越
我们考虑在估计估计方程式中估计涉及依赖目标参数作为输入的高维滋扰函数的估计参数。一个中心示例是因果推理中（局部）分位处理效应（（l）QTE）的效率估计方程，该方程涉及在分位数上评估的协方差累积分布函数以进行估计。基于估计的滋扰和插入估计值的现有方法，例如伪造的马克内斯学习（DML），我们需要我们在所有可能的输入中学习滋扰。对于（L）QTE，DML要求我们学习整个协变量累积分布函数。我们相反提出了局部付符的机器学习（LDML），该学习避免了此盗窃步骤，并且只需要在单个初始粗略猜测目标参数的情况下估算烦恼。对于（L）QTE，LDML仅涉及学习两个回归功能，这是机器学习方法的标准任务。我们证明，在LAX速率条件下，我们的估计器具有与使用未知的真实滋扰的不可行的估计器相同的渐近行为。因此，LDML显着实现了实际上可比性和理论上的效率估计因果推理中重要数量的效果，例如（l）QTES，当我们必须控制许多协变量和/或相关关系时，正如我们在经验研究中所证明的那样。
通过一般机器学习在随机实验中发现的异质治疗效果的统计推断
ˆτ1-005 2.97 94。0％ - 001 1.57 95。6％ - 001 0.59 97。7％％τ2 - 006 2.58 95。9-004 1.08。2 0。01 0.54 98。6 ˆτ3 - 001 2.56 96。7 - 005 1.06。7 0。02 0.47 98。1τ4 - 012 2.87 97。4 0。05 1.15 97。9-001 0.51 98。6 ˆτ5014 3.45 94。1 0。00 1.62 96。0 - 001 0.62 98。3外观
提出的用于测量比较核酸的中性化推断
摘要本文引入了生物信息学领域的新型中性粒细胞推断模型。该模型用于开发一个可靠的模型，以进行人核酸的精确比较，其中新的DNA序列与旧核酸的综合数据库相匹配。根据准确性，确定性，不确定性，公正性和中立性分析结果。在某些情况下，提出的模型在某些情况下获得了33％的平均准确性率，但序列之间的相似性表明其能够准确地以85％的高准确率差异为85％，这突出了其在区分不同序列方面的有效性。然而，在某些情况下，中立标准产生0％的中性标准可能会引起人们对模型结果对特定样本的潜在偏差的担忧。需要进一步的研究来了解影响中立性的因素并改善其以获得无偏见的结果。总而言之，这项研究强调了在生物信息学领域中采用中性嗜性推断模型的重要性。它为未来的核酸比较建立了可靠的基准，为序列分析和基因组研究中的高级和更全面的应用铺平了道路。
贝叶斯推断划分数据的框架
使用大数据进行贝叶斯计算的常见分裂方法是分区数据，分别对每一部分进行局部推断，并结合结果以获得全局后近近似值。虽然在概念上和计算上具有吸引力，但该方法涉及有问题的需要，也需要将局部推断的先验分开；这些疲软的先验可能无法为每个单独的计算提供足够的正则化，从而消除了贝叶斯方法的关键优势之一。为了解决这一难题，同时仍保留了基本局部推理方法的普遍性，我们将期望传播（EP）的想法应用于分布式贝叶斯推论的框架。鉴于其他近似值和先验的状态，迭代的想法是迭代地更新局部可能性的近似值。
DNA-TEQ：用于 DNN 推理的自适应指数量化张量
摘要 — 量化通常用于深度神经网络 (DNN)，通过降低激活和权重（又称张量）的算术精度来减少存储和计算复杂度。高效的硬件架构采用线性量化，以便将最新的 DNN 部署到嵌入式系统和移动设备上。然而，线性均匀量化通常无法将数值精度降低到 8 位以下，而不会牺牲模型精度方面的高性能。性能损失是由于张量不遵循均匀分布。在本文中，我们表明大量张量符合指数分布。然后，我们提出 DNA-TEQ 以自适应方案对 DNN 张量进行指数量化，以在数值精度和精度损失之间实现最佳权衡。实验结果表明，DNA-TEQ 提供的量化位宽比以前的方案低得多，平均压缩率比线性 INT8 基线高出 40%，准确度损失可以忽略不计，并且无需重新训练 DNN。此外，DNA-TEQ 在指数域中执行点积运算方面处于领先地位。对于一组广泛使用的 DNN，与基于 3D 堆叠内存的基线 DNN 加速器相比，DNA-TEQ 平均可提供 1.5 倍的加速和 2.5 倍的节能。索引术语 —DNN、量化、指数、Transformer
人类胰腺α细胞的异质性和轨迹推断分析，使用集成的单细胞和单核-RNA测序平台
先前的研究表明，胰腺α细胞可以转化为β细胞，并且β细胞脱离分化，并且很容易获得2型糖尿病（T2D）中的α细胞表型。但是，参与α-to-β细胞和β-β-to-α-α细胞转变的特定人α细胞和β细胞亚型尚不清楚。在这里，我们已经整合了分离的人类胰岛和人类胰岛移植物的单细胞RNA测序（SCRNA-SEQ）和单核RNA-SEQ（SNRNA-SEQ），并为α-β细胞命运转换提供了更多洞察力。使用这种方法，我们进行了七个新颖的观察结果。1）有五个不同的GCG表达人的α细胞子序列[α1，α1，α2，α-β-转移1（AB-TR1），α-β-透射2（AB-TR2）和α-β（AB）群集（AB-TR2）和α-β（AB）群集，具有不同的人类小动物的转录组概况。2）AB亚集群显示多摩尼语基因表达，主要从SNRNA-SEQ数据推断出，暗示通过mRNA表达鉴定。3）α1，α2，AB-TR1和AB-TR2亚clus子富含特异性的α细胞功能的基因，而AB细胞富含与胰腺祖先和β细胞途径相关的基因； 4）提取的α-和β细胞簇的轨迹推理分析以及RNA速度/PAGA分析表明，AB对α-和β-细胞的分叉过渡潜力。5）基因通用性分析识别Znf385d，TRPM3，CASR，MEG3和HDAC9是朝向β细胞和SMOC1和SMOC1，PLCE1，PAPAPA2，ZNF331，ZNF331，ALDH1A1，ALDH1A1，SLC30A8，SLC30A8，BTG2，TM4SF4，TM4SF4，NRR4A1和PSC的轨迹的签名α细胞。6）显着地，与体外事件相反，AB亚集群在人类胰岛移植物中没有在体内鉴定，而轨迹推断分析表明，仅在体内从α到β细胞的单向转变。7）对成年人类T2D供体胰岛的SCRNA-SEQ数据集的分析表明，从与去分化或转化为α细胞的β-到α细胞的单向单向过渡。总体而言，这些研究表明，可以利用SnRNA-SEQ和SCRNA-SEQ来确定人胰岛内分泌细胞在体外，体内，非糖尿病和T2D中的转录状态的过渡。他们揭示了参与α-和β细胞之间互连的常见轨迹的潜在基因特征，并突出了研究人类胰岛在体内的单个核转录组的实用性和功能。最重要的是，它们说明了研究人类胰岛在自然体内环境中的重要性。
贝叶斯网络：推理 - CS 383：人工智能
▪ 因果链 A → B → C，其中 B 不可观察（任一方向） ▪ 共同原因 A ← B → C，其中 B 不可观察 ▪ 共同结果（又称 v 结构） A → B ← C，其中 B 或其后代之一可观察到
通过利用反馈馈线对准
在自然视觉中，反馈连接支持多功能的视觉推理，例如使遮挡或嘈杂的自下而上的感觉信息或介导纯自上而下的过程，例如想象力。但是，反馈途径学会产生这些功能的机械主义尚不清楚。我们提出，自上而下的效果通过进料和反馈途径之间的对齐方式出现，每个效果都优化了自己的目标。为了实现这种合作化，我们引入了反馈馈线对齐（FFA），这是一种学习算法，将反馈和馈电路径作为相互信用分配计算图，从而使对齐。在我们的研究中，我们证明了FFA在广泛使用的MNIST和CIFAR10数据集上进行分类和重建任务的有效性。值得注意的是，FFA中的对准机制具有反馈连接，具有新兴的视觉推理功能，包括降解，解决阻塞，幻觉和想象力。此外，与传统的背面传播方法（BP）方法相比，FFA提供了生物学知识。通过将信用分配的计算图将其重新用于目标驱动的反馈途径，FFA减轻了BP中遇到的重量传输问题，从而增强了学习算法的生物学知识。我们的研究表明，FFA是对视觉皮层中反馈连接如何支持灵活视觉功能的机制的有希望的概念概念。这项工作还有助于更广泛的视觉推断潜在的感知现象，并有影响，对开发更具生物学启发的学习算法有影响。