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研究生日研讨会 - ece@iisc.ac
摘要 —描述图像的视觉语义内容是提高场景图像识别能力的一种有效而直接的方法。语义多项式 (SMN) 表示就是这样一种表示，它使用概念的后验概率来捕获语义信息。获取 SMN 表示的核心部分是构建概念模型。为了构建概念模型，必须为图像中存在的每个概念提供基本事实 (真实) 概念标签。由于数据集中的图像数量众多，因此手动标记概念实际上不可行。在这项工作中，我们提出了一种在没有真实概念标签的情况下选择伪概念的方法。我们建议使用弱监督伪概念建模来生成一种基于深度 CNN 的新型 SMN 表示。在这种方法中，来自更深的卷积层的激活图（过滤器响应）被视为伪概念的线索。我们建议使用伪概念类数据的子空间分析来对相似的伪概念进行分组。在 MIT67 和 SUN397 等标准数据集上的场景识别任务中研究了所提出方法的有效性。
通过合成坐标在分子图上进行定向信息传递
通过定向消息传递利用坐标的图神经网络最近在多个分子特性预测任务中取得了最新进展。然而，它们依赖于通常不可用的原子位置信息，而获取这些信息通常非常昂贵甚至不可能。在本文中，我们提出了合成坐标，使高级 GNN 的使用无需真正的分子配置。我们提出了两种距离作为合成坐标：指定分子配置粗略范围的距离界限，以及使用个性化 PageRank 的对称变体的基于图的距离。为了利用距离和角度信息，我们提出了一种将普通图神经网络转换为定向 MPNN 的方法。我们表明，通过这种转换，我们可以在 ZINC 基准上将普通图神经网络的误差降低 55%。此外，我们通过在 SMP 和 DimeNet ++ 模型中加入合成坐标，在 ZINC 和无坐标 QM9 上取得了最新进展。我们的实现可以在线获得。1
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
研究生日研讨会 - ece@iisc.ac
摘要 — 描述图像的视觉语义内容是提高场景图像识别效果的有效而直接的方法。语义多项式 (SMN) 表示就是这样一种表示，它使用概念的后验概率来捕获语义信息。获取 SMN 表示的核心部分是构建概念模型。为了构建概念模型，必须为图像中存在的每个概念提供基本事实 (真实) 概念标签。由于数据集中的图像数量众多，因此手动标记概念实际上不可行。在这项工作中，我们提出了一种在没有真实概念标签的情况下选择伪概念的方法。我们建议使用弱监督伪概念建模生成一种基于深度 CNN 的新型 SMN 表示。在这种方法中，来自更深的卷积层的激活图（过滤响应）被视为伪概念的线索。我们建议使用伪概念类数据的子空间分析来对相似的伪概念进行分组。在 MIT67 和 SUN397 等标准数据集上研究了所提出方法在场景识别任务中的有效性。
ISWG-GHG-18-2-17-IMO 可持续燃料提案...
执行摘要：本文件提供了关于制定 IMO 可持续燃料认证框架的最新提案，该框架将允许认证计划/标准在 IMO LCA 指南的范围内运作，特别是在实施 IMO 净零排放框架下的技术和经济要素方面。为了建立这样一个框架，共同提案国提出了三个简明的监管段落，以及制定支持性指南和程序，以便本组织承认和报告认证计划/标准。共同提案国提出了一个 IMO 可持续燃料认证框架，其中包括新的法规草案和将要制定的支持性指南，并邀请就如何进一步推进此事提供指导。
