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通过增强学习
学习表征捕获对世界的非常基本的理解是机器学习的关键挑战。隐藏在数据中的解释因素的层次结构是如此一般的表示，并且可以通过分层VAE实现。然而，培训层次的VAE总是遭受“后塌陷”的苦难，其中数据信息很难传播到更高级别的潜在变量，因此导致层次结构不良。为了解决这个问题，我们首先是从信息理论的角度来减轻后层崩溃的现有方法的缺点，然后突出了正规化的必要性，即在维持不同级别之间的依赖性的同时，将数据信息明确传播到高级潜在变量。这自然会导致提出高级潜在表示作为顺序决策过程的推断，这可能受益于应用强化学习（RL）。将RL的目标与正规化的目标保持一致，我们首先引入了一条跳过的途径，以获取奖励，以评估潜在的潜在表示的信息内容，然后基于它的Q-VALUE函数可能具有正规化的一致优化方向。最后，策略梯度是典型的RL方法之一，用于训练层次VAE，而无需引入梯度估计器。1。简介实验结果坚定地支持我们的分析，并证明我们提出的方法有效地减轻了后塌陷问题，学习了信息的层次结构，获得了可解释的潜在表示，并且在下游任务中明显优于其他基于层次的VAE方法。
深度绘制无监督异常检测
X射线照相成像方案集中在特定的身体区域上，因此产生了相似性的图像并产生跨染料的复发性解剖结构。为了利用这些结构化信息，我们建议使用空间感知的记忆队列在射线照相图像（缩写为squid）中进行镶嵌和检测异常。我们表明，鱿鱼可以将无网状的解剖结构分类为复发模式。在推论中，它可以识别图像中的异常（未见/修改模式）。squid在无监督的异常检测中超过了13种最先进的方法，在两个胸部X射线基准数据集中至少在曲线下测量的两个胸部X射线基准数据集（AUC）。此外，我们还制定了一个新的数据集（数字解剖），该数据集综合了胸部解剖结构的空间相关性和一致的形状。我们希望数字解剖学能够促使异常检测方法的开发，评估和解释性。
对成人数据训练新生儿的MRI颅骨剥离的无监督域的适应
颅骨插曲是重要的第一步。基于学习的细分模型（例如U-NET模型）在自动执行此细分任务时显示出令人鼓舞的结果。但是，当涉及到新生儿MRI数据时，在培训这些模型期间，没有任何可公开可用的大脑MRI数据集随着手动注释的segmentment口罩而被用作标签。大脑MR图像的手动分割是耗时，劳动力密集的，需要专业知识。此外，由于成人数据和新生儿数据之间的较大域移动，使用对成人脑MR图像进行训练的分割模型进行分割新生脑图像无效。因此，需要对新生儿大脑MRI的更有效，准确的颅骨剥离方法。在本文中，我们提出了一种无监督的方法，以适应经过成人MRI训练的U-NET颅骨剥离模型，以有效地在新生儿上工作。我们的资产证明了我们新颖的未加剧方法在提高分割准确性方面的有效性。我们提出的方法达到了总体骰子系数为0。916±0。032（平均值±STD），我们的消融研究巩固了我们提议的有效性。非常重要的是，我们的模型的性能与我们进行了综合的当前最新监督模型非常接近。所有代码均可在以下网址提供：https：//github.com/abbasomidi77/daunet。这些发现表明，这种方法是一种有价值，更容易，更快的工具，用于支持医疗保健专业人员，以检查新生大脑的先生。
大脑图像合成，无监督的多元规范CSCL4NET
神经科学的最新进展强调了多模式医学数据在研究某些病理和了解人类认知方面的有效性。但是，获得一组不同的模态的完整集受到各种因素的限制，例如长期获取时间，高检查成本和伪影抑制。此外，神经影像数据的复杂性，高维度和异源性仍然是有效地利用现有随机扫描的另一个关键挑战，因为不同机器通常对相同方式的数据进行了不同的测量。显然需要超越传统成像依赖性过程，并从源中综合解剖学特定的目标模式数据。在本文中，我们建议学习使用新型CSCℓ4NET跨内部和模式内变化的专用特征。通过特征图和多元典范适应性中的模态数据的初始统一，CSCℓ4净4净促进了特征级别的相互转换。正定的riemannian歧管 - 惩罚数据限制项进一步使CSCℓ4NET可以根据变换的特征重新构建缺失测量值。最后，最大化ℓ4 -norm沸腾到计算上有效的优化问题。具有较大的实验可以验证我们的CSCℓ4NET的能力和鲁棒性与Multiple数据集中的最新方法相比。
监督与无监督的学习
●Breiman（2001）首先提出了随机森林算法，但基于1995年的Tim Kan Ho●RF采用了两种集合技术：首先是训练样本，以种植基于不同培训训练数据的树木森林。第二个是特征空间的子采样。●如果我选择变量的子集（例如x1, x3, x7) to create a split in a node of a decision tree, and another subset (x2, x4, x5, x7) to create a different one, there will be events that get classified in a different way by the two nodes ● Often there is a dominant variables that is used to decide the split, offsetting the power of the subdominant ones.rf通过减少不同树的相关性来避免该问题
Tri-VAE：用于脑肿瘤 MRI 无监督异常检测的三重变分自动编码器
由于带注释的样本稀缺，病理性脑损伤在图像数据中的复杂表现对监督检测方法提出了挑战。为了克服这个困难，我们将重点转移到无监督异常检测。在这项工作中，我们专门使用健康数据训练所提出的模型，以识别测试期间未见的异常。这项研究需要调查基于三元组的变分自动编码器，以同时学习健康脑数据的分布和去噪能力。重要的是，我们纠正了先前基于投影的方法中固有的一个误解，该误解依赖于这样的假设：图像内的健康区域在重建输出中将保持不变。这无意中暗示了病变图像和无病变图像在潜在空间表示上存在相当大的相似性。然而，这种假设可能并不成立，特别是由于病变区域强度对投影过程的潜在重大影响，特别是对于具有单一信息瓶颈的自动编码器。为了克服这个限制，我们将度量学习与潜在采样分离。这种方法确保病变和无病变输入图像都投影到相同的分布中，特别是无病变投影。此外，我们引入了一个语义引导的门控交叉跳过模块来增强空间细节检索，同时抑制异常，利用解码器更深层中存在的健壮健康大脑表示语义。我们还发现，将结构相似性指数测量作为额外的训练目标可以增强所提模型的异常检测能力。
结合监督和无监督机器学习
最后，Darktrace 还使用各种机器学习技术来自动执行调查工作流程中执行的重复且耗时的任务。通过分析专家网络分析师如何与 AI 的输出进行交互（例如他们如何分类威胁警报以及他们如何使用第三方来源），Darktrace 能够复制这些专家行为并自动执行某些分析师功能。这使得所有成熟度级别的分析师都能进行越来越高效和简化的调查。它还为安全团队提供了他们所需的关键时间，使他们能够专注于更高价值的战略工作，例如管理风险和专注于更广泛的业务改进。
视觉皮层的功能专业化是从训练平行途径中出现的
哺乳动物的视觉系统由平行的分层专业途径组成。不同的途径在使用更适合支持特定下游行为的表示形式方面是专门的。在特定的情况下，最清楚的例子是视觉皮层的腹侧（“ What what”）和背（“ Where”）途径的专业化。这两种途径分别支持与视觉识别和运动有关的行为。至今，深度神经网络主要用作腹侧识别途径的模型。但是，尚不清楚是否可以使用单个深ANN对两种途径进行建模。在这里，我们询问具有单个损失函数的单个模型是否可以捕获腹侧和背途径的特性。我们使用与其他哺乳动物一样的小鼠的数据探讨了这个问题，这些途径似乎支持识别和运动行为。我们表明，当我们使用自我监督的预测损失函数训练深层神经网络体系结构时，我们可以在拟合鼠标视觉皮层的其他模型中胜过其他模型。此外，我们可以对背侧和腹侧通路进行建模。这些结果表明，应用于平行途径体系结构的自我监督的预测学习方法可以解释哺乳动物视觉系统中看到的一些功能专业。
无监督域适应性的对比度适应网络
深度神经网络的最新进展成功地改善了各种学习问题[40，8，26，19，20]。但是，对于监督学习，大量的训练数据仍然是学习准确的深层模型的关键。尽管可能可用于一些预先规定的域，例如ImageNet [7]，但对于每个临时目标域或任务而言，手动标签通常很难或昂贵。缺少IN-ININAIN标记的数据阻碍了在许多实际问题中拟合模型的应用。在没有来自目标域的标记数据的情况下，已经出现了无监督的域适应（UDA）方法，以减轻数据分布的域移动[2，1，1，5，37，30，18，3，3，17]。它与无监督的学习有关，因为它仅需要从源域和目标域的零标签手动标签。在最近关于UDA的工作，这是Long等人提出的开创性工作。[22，25]旨在最大程度地减少深神经网络中源和目标域之间的差异，在此，在该网络中，域差异通过最大值