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通过代表学习
深度学习的有效性通常归因于神经网络作品执行表示形式学习的能力，这种转换将输入数据映射到矢量表示（通常为小于数据维度小得多）。这样的表示空间可以通过归纳结构重组数据（例如，表示与感知相似性相关的表示距离）使求解一般新任务变得更加容易（例如，地面图语义分类函数是更顺畅的W.R.T.一个很好的表示空间）。本文的重点是一般智能代理人的核心技能 - 感知和决策。我们展示了如何将这些功能简化为学习捕获世界各种结构的良好表示形式。特别是，我们仅通过表示学习来解决强化学习问题，从而通过学习良好的表示迈出了迈向建立精致代理的一步。此外，我们研究了来自不同模型和模式的强烈表示的收敛趋势，并提出了柏拉图表示假设：更强大的模型可以更好地近似于与我们现实结构的柏拉图表示。我们认为，这种表示是建立更好模型和智能人工代理的关键组成部分。最后，我们概述了通过训练和适应来学习这种柏拉图表示的未来几个方向。
量子非局部博弈与表示理论
非局部博弈在量子信息论中得到了广泛的研究。我们在这一类中考虑了非局部博弈的众多应用。例如，CHSH 博弈已被用来证明物理学中经典力学和量子力学之间确实存在差异 [CHSH69]。在计算机科学中，量子非局部博弈可用作协议的一部分，该协议使经典多项式时间机器能够验证量子计算的结果，假设我们有两个（可能不受信任的）量子设备，它们可能彼此共享纠缠 [Gri17]。在今年早些时候证明的突破性成果中，表明假设玩家使用量子策略，没有算法可以近似非局部博弈的最大获胜概率。这可以证明 MIP* = RE [JNV + 20]，即可由多证明者量子交互式证明验证的问题可以用递归可枚举问题类来精确表征。换句话说，假设与两个纠缠的量子证明器交互，经典的多项式时间验证器可以验证图灵机是否停止，这是一个无法判定的问题！更引人注目的是，复杂性理论结果 MIP* = RE 解决了数学中两个长期存在的未解问题。具体来说，它意味着数学物理中比较两种量子力学模型的 Tsirelson 问题的否定结果，这也给出了冯诺依曼代数理论中 Connes 嵌入猜想的否定结果。在本文中，我们的重点是研究群论和表示论中的工具，这些工具可应用于非局部博弈论和 Connes 嵌入猜想的研究。本文的组织结构如下：我们在第 2 部分介绍基础知识，通过定义一类简单的非局部博弈（称为线性系统博弈）、此类博弈的量子策略的含义以及它们的解组。第 3 节构成了本文的技术核心，其中我们研究了解群的近似表示理论与完美量子策略之间的关系。最后在第 4 节中，我们讨论了其他概念，例如可服从群、社会群和超线性群，以及它们与非局部博弈的刚性之间的联系，最后提出了一些有趣的未解决的问题。
人脑中的数字表示和算术
摘要 - 作为数字表示和算术的平台，人的大脑是一个复杂的系统，涉及大型双边网络，涵盖了认知的多个方面。数字是在所谓的“三重代码”中编码的，该“三重代码”需要口头，定量和书面形式。健康的人的大脑通常会以各种能力激活这些区域，而乘法与添加，精确计算与近似以及大与小操作数的计算。与人工系统相比，人的大脑可能更依赖记忆，而不是计数或顺序算术。本次评论的激励是，所有属性仅引用的所有属性都为旨在紧凑，高效和能量杯状系统设计的计算机工程师提供了潜在的有价值的课程。
人类大脑中的味觉品质表征
在哺乳动物的大脑中，岛叶是参与味觉感知的主要皮质基质。最近对啮齿动物的成像研究发现，岛叶中存在“味觉”组织，其中不同的岛叶区域对五种基本味觉中的一种有选择性地反应。然而，许多对猴子的研究报告称，味觉皮质神经元对多种味觉具有广泛的调节作用，而且味觉并不表现在离散的空间位置上。迄今为止，人类的神经成像研究无法区分这两种模型，尽管这可能是因为迄今为止味觉研究中使用的空间分辨率相对较低。在本研究中，我们使用高磁场强度（7 特斯拉）下的超高分辨率功能性磁共振成像 (MRI) 检查了人类大脑中味觉的空间表征。在扫描过程中，男性和女性参与者品尝了甜味、咸味、酸味和无味的液体，这些液体通过定制的 MRI 兼容味觉传递系统传递。我们的单变量分析显示，所有味道（与无味相比）都会激活双侧背部中岛叶内的初级味觉皮层，但没有一个大脑区域表现出对任何一种味道的一致偏好。然而，我们的多变量探照灯分析能够可靠地解码这些中岛叶区域以及涉及影响和奖励的大脑区域（如纹状体、眶额皮质和杏仁核）内不同味道的身份。这些结果表明，味觉质量不是通过地形来表示的，而是由分布式群体代码表示的，无论是在初级味觉皮层中，还是在涉及处理味觉的享乐和厌恶特性的区域内。
董事会和碳披露的女性代表...
摘要：与气候变化有关的风险以及提供与碳排放有关的更多信息的兴趣日益增长，这反映了公司为气候变化问题做出贡献的努力。当前的研究研究了女性代表制对董事会的影响对马来西亚Bursa的96家公开上市公司提供的碳披露质量，并涵盖了2015年至2019年期。年度报告的内容分析用于通过建立基于几种国际和马来西亚碳报告指南的全面碳报告清单来衡量碳披露质量；例如，可持续性报告标准GRI 305，BURSA马来西亚可持续性指南，可持续性会计标准委员会框架CDSB。因此，碳报告清单用于评估碳披露的质量。此外，女性代表性被衡量为公司董事会上的女董事的百分比，控制公司年龄，公司盈利能力，公司规模，杠杆，流动性和审计质量。女性代表在董事会上存在积极而显着的关系，并提供了碳披露质量，这表明企业董事会上女性董事的存在被视为碳披露质量的决定性因素。
基于定量＆...
3.1.1.1.3 3.1.5 3.2.1 3.4.3 3.4.3 3.4.3 3.4.3 4.1.3 4.1.3 4.1.1 4.1.3 4.1.2.2.3.2.3 4.3 4.3 4.2.5 4.2.5 4.3.1 4.3.1 4.3.2 4.3.3 4.3.3 4.3.5 4.4.4.4.4.4.1.2.2 div> div> div> div> div> div>3.1.1.1.3 3.1.5 3.2.1 3.4.3 3.4.3 3.4.3 3.4.3 4.1.3 4.1.3 4.1.1 4.1.3 4.1.2.2.3.2.3 4.3 4.3 4.2.5 4.2.5 4.3.1 4.3.1 4.3.2 4.3.3 4.3.3 4.3.5 4.4.4.4.4.4.1.2.2 div> div> div> div> div> div>
Nika Haghtalab-人@EECS
将来，我们希望机器人能够在家庭和医院等非结构化环境中运行，并具有长远的计划能力。尽管从原始观察中获得了深入的强化学习（RL），但很大程度上取决于形状奖励的可用性来指导学习[31，34]。另一方面，在过去的几十年中，已经证明了任务和运动计划可以解决更长的目标定向任务，例如从扭矩控制[20，39，40，43]中制作一杯咖啡。但是，这些方法通常需要预先研究的离散抽象状态，任务表示和过渡模型，例如机器人是否持有杯子以及哪些动作（或扰动）会改变这种抽象状态。在本文中，我们旨在从视频互动数据中学习用于高级抽象计划的离散表示形式，并结合学习的短马控制器。
构建生物协议的开放表述
作者：B Bartley · 2022 · 被 11 人引用 — 美国国防部或美国政府。已获准公开发布，分发不受限制。参考文献。[1] [n.d.]。Unity 可视化脚本。https ...