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通过想象过去来推断未来
漫画书的单个面板可以说很多：它不仅可以描绘角色当前的位置，而且可以描绘他们的动作，动机，情感以及下一步可能做的事情。更普遍地，人类通常会从动态场景的静态快照中推断过去和未来事件的复杂序列，即使在他们从未见过的情况下也是如此。在本文中，我们建模人类如何进行如此快速，灵活的推论。在认知科学领域的一长串工作中，我们提供了一种蒙特卡洛算法，其推论与各种领域的人类直觉良好相关，而仅使用一个少量的，可认知的样本数量。我们的关键技术见解是我们的推理问题与蒙特卡洛路径追踪之间的令人惊讶的联系，这使我们能够将数十年的思想从计算机图形社区应用于这一看似无关的思维任务理论。
推断大脑中语言计算的本质
句子包含决定其意义的结构，而不仅仅是单个单词的意义。Ding 及其同事 (2016) 的一项有影响力的研究使用短语和句子的频率标记来表明，人类大脑对结构很敏感，因为它会在结构呈现的速率下找到神经功率的峰值。从那时起，人们就如何最好地解释这种对语言科学产生深远影响的结果模式展开了激烈的争论。使用分层结构构建的模型以及基于联想序列处理的模型可以预测神经反应，从而产生了一个推理僵局，即哪一类模型可以解释神经读数中反映的语言计算的性质。在当前的手稿中，我们讨论了各种模拟所说明的文献中得出的结论中出现的陷阱和常见谬误。我们得出结论，仅基于这些神经数据以及任何类似的数据来推断句子处理的神经操作是不够的。我们讨论了如何最好地评估模型，以及如何以忠实于认知、神经和语言原理的方式对神经读数进行建模以进行句子处理。
估计和推断最大刺激程度......
其中 𝚺 𝑋 ( 𝑧 ) 是在 𝑍 = 𝑧 时 𝑿 ( 𝑧 ) 的协方差矩阵，并且 𝑍 ∈[0 , 1] 具有连续密度。逆协方差矩阵 { 𝚺 𝑋 ( 𝑧 )} −1 编码了时间 𝑍 = 𝑧 时随机变量对之间的条件依赖关系：当且仅当在时间 𝑍 = 𝑧 时第 𝑗 和第 𝑘 变量与其他变量条件独立时，{ 𝚺 𝑋 ( 𝑧 )} −1 𝑗𝑘 = 0。在自然观看实验中，主要目标是构建一个锁定在外部刺激处理上的大脑连接网络，称为刺激锁定网络（Simony 等，2016；Chen 等，2017；Regev 等，2018；Musch 等，2020）。构建刺激锁定网络可以更好地表征连续刺激下大脑模式的动态变化（Simony 等，2016）。构建刺激锁定网络的主要挑战是缺乏高度控制的实验来消除自发和个体差异。测得的血氧水平依赖（BOLD）信号不仅包含特定于刺激的信号，还包括特定于每个受试者的内在神经信号（随机波动）和非神经元信号（生理噪声）。内在神经信号和非神经元信号可以解释为测量误差或混淆刺激特定信号的潜在变量。在整篇文章中，我们将非刺激诱导信号称为受试者特定效应。因此，使用测量数据直接拟合（1）将得到一个随时间变化的图表，该图表主要反映每个大脑内的内在 BOLD 波动，而不是由于自然连续刺激引起的 BOLD 波动。我们利用自然观看实验的实验设计方面，并提出通过将内在和非神经元信号视为干扰参数来估计动态刺激锁定的大脑连接网络。我们的建议利用了这样一个事实，即相同的刺激将给予多个独立的受试者，并且不同受试者的内在神经和非神经元信号是独立的。这
推断量子时空相关性中的时间箭头
我们考虑如何从两个时间和任意数量的量子比特的量子实验中分辨出与测量数据相关的时间顺序。我们定义了一个时间箭头推理问题。我们考虑在时间反转下对称或不对称的初始状态和最终状态的条件。我们通过伪密度矩阵时空状态表示时空测量数据。有一个完全正向和迹保持 (CPTP) 的正向过程和一个通过基于反转单元膨胀的替代恢复图获得的反向过程。对于不对称条件，协议确定数据是否与单元膨胀恢复图或 CPTP 图一致。对于对称条件，恢复图产生有效的 CPTP 图，实验可以在任一方向进行。我们还讨论了将该方法应用于 Leifer-Spekkens 或过程矩阵时空状态。
通过混合模型学习推断心血管生物标志物
可穿戴设备提供对生物标志物的连续监测，并介绍了诊断心血管疾病的机会，可能会降低其死亡率。机器学习有望从传感器数据中预测心血管生物标志物，但其使用通常取决于标记的数据集的可用性，该数据集由于技术和道德约束而受到限制。另一方面，生物物理模拟为数据稀缺提供了一种解决方案，但由于固有的模型简化和指定错误，在模型转移到现实中面临挑战。基于混合学习的进步，我们引入了一种方法，该方法结合了植物模拟的脉冲波传播模型，并植根于生物物理模拟，并使用未经标记的现实世界数据训练的校正模型。这种生成模型将心血管参数转换为现实世界传感器的测量值，并且在作为自动编码器进行训练时，还提供了反向转换，将测量值映射到心血管生物标志物。值得注意的是，当使用实际脉冲波数据进行评估时，我们的混合方法似乎仅基于模拟的模型，仅基于推断心血管生物标志物的模拟，开辟了新的途径，用于在数据受限的方案中推断生理生物标志物。
混合预测编码：推断，快速和慢
预测性编码是皮质神经活动的影响模型。它提出，通过依次最大程度地减少“预测误差”（预测数据和观察到的数据之间的差异）来提供感知信念。该提案中隐含的是成功感知需要多个神经活动的循环。这与证据表明，视觉感知的几个方面（包括对象识别的复杂形式）来自于在快速时间标准上出现的初始“ feedforward扫描”，该快速时间表排除了实质性的重复活动。在这里，我们建议可以将馈电扫描理解为摊销推断（应用直接从数据映射到信念的学习函数），并且可以将经常处理的处理理解为执行迭代推理（依次更新神经活动以提高信念的准确性））。我们建立了一个混合预测编码网络，该网络以原则性的方式结合了迭代和摊销的推论，通过描述单个目标函数的双重优化。我们表明，可以在生物学上合理的神经体系结构中实现了结果方案，该神经体系结构近似使用本地HEBBIAN更新规则，近似于贝叶斯的推理。我们证明，混合预测性编码模型结合了摊销和迭代推断的好处 - 对熟悉数据的快速和计算廉价的感知推断，同时保持上下文敏感性，精度和迭代推理方案的样品效率。此外，我们展示了我们的模型如何固有地敏感其不确定性和适应性地平衡迭代和摊销的推论，以使用最低计算费用获得准确的信念。混合预测编码为视觉感知期间观察到的前馈活动和经常性活动的功能相关性提供了新的观点，并提供了对视觉现象学不同方面的新见解。
从海报中推断电影流派-CS231N
将他们的海报分类为正确的流派是一个问题，它可以使自己可以卷积的网络网络进行卷积，并且可以证明对广告商，制作人和观众带来了巨大的好处，因为它可以帮助观众与观众更容易使观众与观众更容易使观众与Browse and Browse and browse and browse and browse和sece lect se lect电影相结合。Movie-Genre分类的先前工作已经尝试从海报中提取低级功能，使用电影本身的功能以及使用KNN和NaéveBayes的标准Resnet50体系结构。在本文中，我探讨了更深入的预先训练的传统网络（如VGG19和Resnet101）以及Alexnet的应用，以探索转移学习的生存能力和此问题的不同架构。使用IMDB电影海报数据集使用Resnet101实现了42％的最高准确性。 其他网络似乎很好地表明，改进的表现可能更多地取决于平衡数据集和功能工程，而不是在这3个网络架构之间进行更改。使用IMDB电影海报数据集使用Resnet101实现了42％的最高准确性。其他网络似乎很好地表明，改进的表现可能更多地取决于平衡数据集和功能工程，而不是在这3个网络架构之间进行更改。
利用光谱和卷积网络推断空间物体方向
准确推断空间物体的方向对于了解其运行状态和协调有效的空间交通管理至关重要。为了制定解决方向推断问题所需的框架，我们分析了几种标准的旋转数学表示，重点是连续性、唯一性和深度学习效率。在此基础上，我们自然而然地想到实现一种鲜为人知但表现良好的 6D 旋转表示。对于我们的推理模型的输入，我们采用了一种距离不变的观测技术，该技术长期以来一直用于在最小尺度上探索宇宙的最远处——光谱学。在深度卷积神经网络 (CNN) 的帮助下，我们研究了使用模拟的原始长缝光谱图像来推断未解析的大轨道半径范围内空间物体方向的可行性。我们介绍了在多个空间物体的光谱图像上训练 CNN 的方法和结果，目的是 i) 标准化旋转分析中使用的测量方法，ii) 建立基于光谱的性能的上限，以及 iii) 为未来将光谱应用于空间领域感知的工作扩展提供简单场景的基线。
从行动和说明中推断出代理的目标
当人类合作时，他们经常通过言语交流和非语言诉讼来协调自己的活动，并使用此信息推断共同的目标和计划。我们如何建模这种推论能力？在本文中，我们介绍了一个合作团队的模型，其中一个代理人（校长）可以将有关其共同计划的自然语言指示传达给另一个代理人，助手，使用GPT-3作为指导说法的可能性功能。然后，我们展示了第三人称观察者如何通过采取行动和指令的多模式贝叶斯逆计划来推断团队的目标，从而在代理人将采取行动并合理地实现目标的情况下计算后验分布对目标的后验分配。我们通过将这种方法与多代理网格世界中的人类目标推断进行比较来评估这种方法，发现我们的模型的推论与人类的判断非常紧密相关（r =0。96）。与仅采取行动的推论相比，我们发现指示会导致更快，不确定的目标推断，从而强调了言语交流对合作社的重要性。引言为了度过合作生活，像我们本身这样的社会代理人必须将口头和非语言信息同时整合到他人思想的连贯理论中，从而推断出有关共享或个人目标和计划的推论，这些目标和计划可以用作合作行动的指导。是什么解释了人类的这种推论能力，如何才能告知合作AI系统的表现？2017）。我们通过基于认知能力的悠久传统来迈出答案的步骤，即人类语言和行动将其视为贝叶斯解释的过程：一方面，贝叶斯理论理论（BTOM）认为，人类通过推断出这些行动来推断这些行动，这些行动将这些行动推断为这些行动，这些行动将这些行动解释为理性（Baker，saxe，saxe and saxe and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and and 2009;另一方面，比率语音法案（RSA）理论表明，人类不仅在裸语义上，而且是他们所暗示的务实意图（Goodman andStuhlmüller2013; Goodman and Frank 2016）。由于这些框架中的每个框架都是根据贝叶斯的范围而在精神状态上提出的，这些状态可能会解释观察到的