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构建表达和可处理的概率生成模型：评论
1引言生成建模在机器学习和人工智能领域起着重要作用，因为它提供了一种能够理解，解释以及在我们数据丰富世界中存在的复杂模式的功能工具包。通过将概率理论作为捕获给定数据集中固有不确定性的原则方法，这些模型旨在近似负责生成数据的基础分布或随机过程。因此，概率生成模型具有解决各种问题的潜力，包括生成新的数据示例，进行观察给出的推理，估计事件的可能性以及有关不确定信息的推理。但是，从数据中学习分布是一个挑战问题，通常需要在建模灵活性和概率推断的障碍之间进行权衡。早期生成模型的优先级优先考虑可牵引推理，通常是通过图形模型的形式将概率结构施加在random变量上[Koller and Friedman，2009]。因此，他们缺乏对复杂分布进行建模的挠性。自那以后，提出的可进行的概率模型（TPM）的领域随后发生了，并提出了端流的参数化和学习范式，从而在概率电路的统一概念下产生了广泛而流行的模型类别。从障碍性的角度设计，这些模型可以有效地推断和精确的概率推理，使其适合于要求快速准确计算的任务。但是，
T17 - 能源研究和预测建模（ERF）
Project Objective(s): 2019-2020 • Rescope a tractable project plan based on results of project workshop, in light of changes to emerging computational architectures • Develop detailed Applications, Requirements and Design documents to guide code development toward the highest wind energy impacts • Leverage the AMReX mesh refinement framework to maximize efficient use of multiple computational architectures • Set up open Github for code development tracking, documentation, and sharing of the code通过社区•制定适当的验证和验证测试，并自动化
Scott Niekum教授 subhransu maji：curriculum vitae -umass cics
•易于处理：人类由于时间，注意力或关心而犯了简单的错误•易于处理：部分可观察性限制了人类评估者•基本：人类无法很好地评估艰巨的任务上的绩效•基本•可能会误导人类，因此可以误导他们的评估，因此可以接受评估
信息论和变分推断的平方和松弛
我们考虑香农相对熵的扩展，称为 f -散度。三个经典的相关计算问题通常与这些散度有关：(a) 根据矩进行估计，(b) 计算正则化积分，和 (c) 概率模型中的变分推断。这些问题通过凸对偶相互关联，并且对于所有这些问题，在整个数据科学中都有许多应用，我们的目标是计算上可处理的近似算法，这些算法可以保留原始问题的属性，例如潜在凸性或单调性。为了实现这一点，我们推导出一系列凸松弛，用于从与给定特征向量相关的非中心协方差矩阵计算这些散度：从通常不易处理的最佳下限开始，我们考虑基于“平方和”的额外松弛，现在它可以作为半定程序在多项式时间内计算。我们还基于来自量子信息理论的谱信息散度提供了计算效率更高的松弛。对于上述所有任务，除了提出新的松弛之外，我们还推导出易于处理的凸优化算法，并给出了多元三角多项式和布尔超立方体上的函数的说明。
应用能源 - 信息科学 - EPFL
多能源微电网 (MEMG) 具有提高能源利用效率的潜力。然而，分布式可再生能源引起的不确定性带来了对多能源协同优化的迫切需求，以确保安全运行。本文重点研究 MEMG 的分布式鲁棒能源管理问题。利用不同能源部门的各种灵活资源来缓解不确定性，然后提出了一种基于数据驱动的 Wasserstein 距离的分布式鲁棒联合机会约束 (DRJCC) 能源管理模型。为了使 DRJCC 模型易于处理，提出了一种优化的条件风险价值 (CVaR) 近似 (OCA) 公式，将联合机会约束模型转化为易于处理的形式。然后，定制一种迭代顺序凸优化算法，通过调整 OCA 来降低解的保守性。数值结果说明了所提模型的有效性。
实时强化学习的复杂性分析
本文分析了在线增强学习算法的复杂性，即Q学习和价值意识的异步实时版本，应用于确定性域中达到目标状态的问题。先前的工作得出的结论是，在许多情况下，Tabula Rasa强化学习是针对此类问题的指定的，或者只有在增强学习算法时才可以处理。我们表明，相反，算法是可以处理的，而任务表示或初始化的模拟更改。我们在最坏情况的复杂性上提供了紧密的界限，并显示出复杂性是如何较小的，如果系统性学习算法对状态空间或域具有某些特殊属性的初始了解。我们还提出了一种新颖的双向Q学习算法，以从所有状态到目标状态找到最佳路径，并表明它不比其他算法更复杂。
复合ESCRT-III聚合物的图案化组件和逐步的VPS4介导的拆卸驱动细胞分裂
ESCRT-III家族蛋白形成复合聚合物，在整个生命之树的广泛细胞生物过程的背景下变形并切割膜管。在重建的系统中，AAA - 腺苷三磷酸酶VPS4诱导的ESCRT-III聚合物组成的顺序变化已被证明可以重塑膜。然而，尚不清楚如何在细胞环境中在空间和时间内组织和重塑复合材料ESCRT-III聚合物。Taking advantage of the relative simplicity of the ESCRT-III – dependent division system in Sulfolobus acidocaldarius , one of the closest experimentally tractable prokaryotic relatives of eukaryotes, we use super-resolution microscopy, electron microscopy, and computational modeling to show how CdvB/CdvB1/CdvB2 proteins form a precisely patterned composite ESCRT-III division环（RING）逐步进行VPS4依赖性拆卸，并收缩将细胞切成两部分。这些观察结果使我们提出了模式的复合聚合物中的顺序变化，作为ESCRT-III - 脱发膜重塑的一般机制。