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通过逆问题的VAE的混合模型进行多种学习
用生成模型代表一系列非常高维数据在实践中已显示出非常有效的计算。但是，这要求数据歧管允许全局参数化。为了代表任意拓扑的多种流形，我们建议学习变分自动编码器的混合模型。在这里，每个编码器对代表一个歧管的一个图表。我们提出了一个模型权重估计的最大似然估计的损失函数，并选择一个为我们提供图表及其倒置的分析表达的体系结构。一旦学习了流形，我们就将其用于解决逆问题，通过最大程度地减少到学习歧管的数据实现项。为了解决最小化的问题，我们提出了在学习歧管上的riemannian梯度下降算法。我们证明了用于低维玩具示例的方法，以及某些图像歧管上的脱张和电阻抗层造影。关键字：多种学习，混合模型，变异自动编码器，Riemannian优化，反问题
下托和海马中导航信息的独特流形编码
下托 (SUB) 在空间导航中起着至关重要的作用，其对导航信息的编码方式与海马 CA1 区不同。然而，下托群体活动的表征仍然未知。在这里，我们研究了在执行 T 迷宫和旷场任务的大鼠的 CA1 和 SUB 中细胞外记录的神经元群体活动。这两个区域中的群体活动轨迹都局限于与外部空间同态的低维神经流形。SUB 中的流形比 CA1 中的流形传达位置、速度和未来路径信息的解码精度更高。在大鼠和 CA1 和 SUB 的区域之间以及 SUB 中的任务之间，流形表现出共同的几何形状。在慢波睡眠中的任务后波动期间，群体活动在 SUB 中比在 CA1 中更频繁地表示奖励位置/事件。因此，CA1 和 SUB 将信息明显地编码到神经流形中，这些流形是清醒和睡眠期间导航信息处理的基础。
深度学习 - 讲座10：元和流动学习
def __init__（self）：超级（Lenet，Self）。__init__（）self.conv1 = nn.conv2d（1，6，5，填充= 2）self.conv2 = nn.conv2d（6，6，16，5）self.fc1 = nn.linear（16 5 5，120）self.fc2 = nn.linear（fc2
通过良好的生成流量
我们制定了良好的连续时间生成流量，用于学习通过F-差异的近端正规化在低维歧管上支持的分布。wasserstein-1近端运算符调节f- ddiverences可以比较单数分布。同时，Wasserstein-2近端运算符通过添加最佳运输成本（即动能惩罚）来使生成流的路径正规化。通过均值野外游戏理论，我们表明这两个接近物的组合对于配制良好的生成流量至关重要。可以通过平均场游戏（MFG）的最佳条件，汉密尔顿 - 雅各布（HJ）的系统以及向前连续性偏微分方程（PDE）的最佳条件进行分析，其解决方案表征了最佳生成流。对于在低维流形的学习分布中，MFG理论表明，Wasserstein-1近端解决了HJ终端状况，而Wasserstein-2近端是针对HJ动力学的，这既是相应地向后的PDE系统，都可以很好地置于范围内，并且是一个独特的范围。这意味着相应的生成流也是唯一的，因此即使在学习在低维流形的高维分布方面，也可以以强大的方式学习。通过对持续时间流的对抗训练来学习生成流，这绕开了对反向模拟的需求。我们证明了我们的方法生成高维图像的功效，而无需诉诸自动编码器或专业体系结构。
G3516A 低能量气体干式排气歧管...
控制面板 发动机仪表板 壁挂式 EMCP II+ 独立水套水和后冷却器回路 入口/出口连接 高温发动机驱动的 JW 泵。恒温器和外壳 发动机驱动的交流泵 干式排气 柔性接头：弯头、法兰和膨胀器 消声器和带比较法兰的火花抑制消声器 燃料 客户或经销商提供的空燃比控制 后入口连接 SR4B 发电机，包括： 固定安装的断路器 永磁励磁 中压或高压 模绕定子 轴承温度检测器 (RTD) 定子 RTD 低压扩展盒 带 PF/kVAR 的 Cat 数字电压调节器 (Cat DVR) 带 PF/kVAR 控制的电缆接入盒 发电机空气滤清器 空间加热器 欧洲母线 无标准速度控制 散装 2301A 速度控制器 2301A 负载共享调速器 2301D 双增益调速器
从复杂的神经流形中简单解码行为
脑机接口 (BCI) 的解码器假设神经活动受到约束，这些约束既能反映科学信念，又能产生易于处理的计算。我们记录了低缠结（运动皮层神经轨迹的典型特性）如何产生不寻常的神经几何形状。我们设计了一个解码器 13 MINT，以接受这些几何形状的适当统计约束。MINT 采用以轨迹为中心的 14 方法：神经轨迹库（而不是一组神经维度）提供了一个近似神经流形的支架 15。每个神经轨迹都有相应的行为轨迹 16，允许简单但高度非线性的解码。MINT 的表现优于其他可解释方法 17，并且在 42 次比较中的 37 次中优于表达性机器学习方法。然而与这些方法 18 不同，MINT 的约束是已知的，而不是优化解码器输出的隐式结果。 MINT 在各项任务中表现良好，表明其假设通常与神经数据的统计数据非常吻合。尽管 20 包含行为与潜在复杂神经轨迹之间的高度非线性关系，21 MINT 的计算简单、可扩展，并提供可解释的数量，例如数据可能性。22 MINT 的性能和简单性表明它可能是临床 BCI 应用的绝佳候选者。23
从复杂的神经流形中简单解码行为
脑机接口 (BCI) 解码器假设神经活动受到约束，这些约束在产生可处理的计算的同时反映了 11 科学信念。我们记录了低缠结（运动皮层神经轨迹的典型特性 12）如何产生不寻常的神经几何形状。我们设计了一个解码器 MINT，以 13 接受适合这些几何形状的统计约束。MINT 采用以轨迹为中心的 14 方法：神经轨迹库（而不是一组神经维度）提供了近似神经流形的支架 15。每个神经轨迹都有相应的行为轨迹 16，允许直接但高度非线性的解码。MINT 始终优于其他可解释 17 方法，并且在 42 次比较中的 37 次中优于表达性机器学习方法。然而，与这些 18 种表达性方法不同，MINT 的约束是已知的，而不是优化解码器 19 输出的隐式结果。 MINT 在各项任务中表现良好，表明其假设通常与神经数据的统计数据非常匹配。尽管 MINT 包含行为与可能复杂的神经轨迹之间的高度非线性关系，但它的计算简单、可扩展，并提供可解释的数量，例如数据可能性。MINT 的性能和简单性表明它可能是临床 BCI 应用的绝佳候选者。
生成模型通过歧管概括分析验证
摘要：单细胞转录组学越来越依赖于非线性模型来利用维度和增长的数据。，大多数模型验证都侧重于局部流形的保真度（例如，平方误差和其他数据可能性指标），几乎不关注这些模型的全局歧管拓扑，理想情况下应该是学习。为了解决这一限制，我们实施了一个强大的评分管道，旨在验证模型重现整个参考歧管的能力。Python库Cytobench以及Jupyter笔记本电脑和示例数据集演示了这种方法，以帮助用户开始工作流。歧管概括分析可用于开发和评估旨在学习蜂窝动力学网络的模型，并在外部数据集上验证其性能。可用性：实施评分管道的Python库已通过PIP提供，可以在Github和一些Jupyter笔记本旁边检查显示其应用程序。联系人：nlazzaro@fbk.eu补充信息：补充数据可在Online Bioinformatics获得。
生成模型通过歧管概括分析验证
摘要：单细胞转录组学越来越依赖于非线性模型来利用尺寸和不断增长的数据。但是，大多数模型验证都侧重于局部流动保真度（例如，平方误差和其他数据可能性指标），在对全球流形拓扑的关注很少，理想情况下应该是学习。为了解决这一问题，我们已经实施了一条强大的评分管道，旨在验证模型重现整个参考歧管的能力。Python库Cyto-Bench演示了这种方法，以及Jupyter笔记本电脑和示例数据集，以帮助用户开始工作流程。歧管概括分析可用于开发和评估模型，以了解完整的蜂窝动力网络，并在外部数据集中验证其性能。可用性：实施评分管道的Python库已通过PIP提供，可以在Github和一些Jupyter笔记本旁边检查显示其应用程序。联系人：nlazzaro@fbk.eu或toma.tebaldi@unitn.it
从复杂的神经流形的行为简单解码
用于脑部计算机界面（BCIS）的解码器对神经活动的限制进行了约束，被选为反映11种科学信念，同时产生可拖动的计算。我们记录了缠结的低缠结（运动皮层神经轨迹的典型特性12）会产生异常的神经几何形状。我们将一个解码器设计为13个包含适合这些几何形状的统计约束。Mint采用以轨迹为中心的14方法：神经轨迹的库（而不是一组神经维度）提供了一个脚手架15近似于神经歧管的脚手架。每个神经轨迹具有相应的行为轨迹，16允许直接但高度非线性的解码。薄荷始终优于其他可解释的17种方法，并且在42个比较中的37种中优于表达式机器学习方法。与这18种表达方法不同，薄荷的约束是已知的，而不是优化解码器19输出的隐含结果。薄荷跨任务的表现良好，这表明其假设通常与20个神经数据统计数据相匹配。尽管行为与潜在的21个复杂的神经轨迹之间具有高度非线性的关系，但Mint的计算是简单，可扩展的，并且提供了可解释的数量22，例如数据可能性。Mint的性能和简单性表明，它可能是23个临床BCI应用的绝佳候选者。24