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使用贝叶斯模型和机器学习的银河系中的系外行星
已经知道了几个相关年龄相关的过程。例如，许多系外行星可能在恒星辐射的影响下可能遭受近乎完全的大气损失（Fulton等人。2017，van Eylen等。 2018），无论是在其生命的头亿年（例如Owen＆Wu 2013）还是在数十亿年（Gupta＆Schlichting 2019）。 即使气氛幸存下来，它们的性质也会随着数十亿年的时间表的冷却而变化（Lopez＆Fortney 2014）。 同时，系外行星的岩心是由Fe，Mg和Si等元素制成的。 随着星系的发展，这些元素的相对丰度发生了变化，最近显示出恒星的丰度和小行星的密度是连接的（Adibekekyan等人。 2021），观察到岩石行星组成与恒星年龄之间的直接联系（Weeks等人 2024）。2017，van Eylen等。2018），无论是在其生命的头亿年（例如Owen＆Wu 2013）还是在数十亿年（Gupta＆Schlichting 2019）。即使气氛幸存下来，它们的性质也会随着数十亿年的时间表的冷却而变化（Lopez＆Fortney 2014）。同时，系外行星的岩心是由Fe，Mg和Si等元素制成的。随着星系的发展，这些元素的相对丰度发生了变化，最近显示出恒星的丰度和小行星的密度是连接的（Adibekekyan等人。2021），观察到岩石行星组成与恒星年龄之间的直接联系（Weeks等人2024）。
贝叶斯和人工智能驱动的嵌入式感知和
2009-20 年，在贝叶斯感知、风险分析和人类环境中机器人导航决策方面的新发现的推动下。这些新发现促使我们完成了几项研发行动（在科学成果、软件和专利方面），并开辟了新的研究方向和新的合作伙伴关系（包括法国国家研发机构 CEA），朝着未来智能移动机器人和自动驾驶汽车所需的软件/硬件集成迈出了决定性的一步。1 我在 2002 年 3 月由欧盟研发计划“未来新兴技术”在布鲁塞尔组织的“头脑风暴日”上介绍了这一新研究议程的第一个大纲（这次头脑风暴研讨会的主要目的是准备一份新的欧盟提案征集，题为“超越机器人”）。然后，我制定了一个 10 年的研究议程，通过结合几何、概率和人工智能方法，逐步解决已确定的关键理论和技术机器人问题。 2 IRT：法国技术研究院 - SVA 计划：长期“自动驾驶汽车安全”计划。 3 Inria 项目团队“e-Motion”于 2004 年成立，最初的想法经过了一年的孵化期。该研究团队由 Inria Grenoble Rhône-Alpes 和格勒诺布尔-阿尔卑斯大学 (UGA) 的 LIG 实验室共同组成。在 2004-14 年期间，e-Motion 项目团队收到了多个国际评估小组的出色反馈：2009 年 3 月的 Inria 机器人评估研讨会、2010 年 2 月的法国 AERES 对 LIG 实验室的评估（e-Motion 项目团队得分为 A+）以及 2013 年 3 月的 Inria 机器人评估研讨会。
巴约西亚后的机器学习耶利米亚knoblauch
摘要在这次演讲中，我对机器学习社区的e orts提供了我的观点，以避免具有贝叶斯特征的推理程序，这些特征超出了贝叶斯作为认识论原则的统治。我将解释为什么需要这些效果以及它们采取的形式。着眼于我对领域的一些贡献，我将探讨社区中一些最重要的里程碑以及未来的挑战。在整个过程中，我将提供领域的成功案例，并强调一旦我们敢于超越正统贝叶斯程序，这些新机会向我们开放。
贝叶斯结构学习，具有参数边缘的计数数据：对微生物群的应用
高维和异质计数数据在各种应用领域收集。在本文中，我们仔细研究了有关微生物组的高分辨率测序数据，这些数据使研究人员能够研究整个微生物群落的基因组。揭示这些社区之间的潜在互动对于学习微生物如何影响人类健康至关重要。为了从类似的多元计数数据中进行结构学习，我们开发了一个具有两个关键元素的新型高斯副图形模型。首先，我们采用参数回归来表征边际分布。此步骤对于适应外部协变量的影响至关重要。忽略这种调整可能会在推断基础依赖网络的推断中引起扭曲。其次，我们基于适合高维度的计算效率搜索算法的贝叶斯结构学习框架。该方法返回边缘效应和依赖性结构的同时推断，包括图不确定性估计。一项模拟研究和微生物组数据的真实数据分析突出了所提出的方法在从多元计数数据中推断网络的适用性，尤其是与微生物组分析的相关性。提出的方法是在R软件包BDGraph中实现的。关键字：Copula图形模型，离散的Weibull，链接预测，结构学习，微生物组
与贝叶斯（Co-）飞行员的实验计划
在这次演讲中，我将讨论我们最近将贝叶斯ML工具整合到实验实验室工作流程中的一些努力。通过用专家知识增强ML以改善决策来解决数据限制。使用合成化学和共轭有机材料发现的示例，该讨论将强调ML支持基于实验室决策的机会和挑战。
贝叶斯相似度加权聚合用于联合脑肿瘤分割
度量贝叶斯+UCB SimAgg RegAgg 模拟时间（小时） 47.45 78.14 78.13 预计收敛分数 0.7264 0.7273 0.7227 DICE 标签 0 0.9977 0.9978 0.9980 DICE 标签 1 0.6844 0.6657 0.6561 DICE 标签 2 0.7257 0.6430 0.6665 DICE 标签 4 0.7464 0.7603 0.7313
贝叶斯优化函数在图中的节点子集
我们解决了图表中节点子集上定义的功能优化的问题。鉴于其组合，黑盒和昂贵的评估性质，这种功能的优化通常是一项非平凡的任务。尽管文献中已经引入了各种算法，但大多数是特定于任务或计算效率低下的算法，并且仅利用图形结构的信息而不考虑函数的特征。为了解决这些限制，我们利用贝叶斯优化（BO），一种样品有效的黑盒求解器，并提出了一个新颖的框架，以在图形上进行组合优化。更具体地说，我们将原始图中的每个k节点子集映射到新组合图中的节点，并采用局部建模方法，通过使用递归算法逐步采样其子图，以有效地穿越后者。合成和现实世界中的广泛实验证明了拟议的BO框架在各种类型的图形和优化任务上的有效性，其中通过消融研究详细分析了其行为。可以在github.com/leonresearch/graphcombo上找到实验代码。
用beta产品内核对有限域进行优化
使用高斯工艺（GP）和Matérn和径向基函数（RBF）协方差函数的贝叶斯优化通常用于优化黑盒功能。Matérn和RBF内核没有对函数域的任何假设，这可能会限制其在有限域中的适用性。为了解决限制问题，我们引入了一个非平稳β单元Hyper-Cube（BUC）内核，该内核是由Beta分布密度函数的产物诱导的，并允许在有界域上建模功能。为了提供理论见解，我们在使用BUC内核的GP上限置信度（GP-UCB）算法时提供了信息增益和累积后悔界限的分析。我们的实验表明，在不同问题中，BUC内核始终优于众所周知的Matérn和RBF内核，包括合成功能优化以及视觉和语言模型的压缩。