论文名称：EagerMOT: 3D Multi-Object Tracking via Sensor Fusion 原文作者：Aleksandr Kim 内容提要 多目标跟踪(MOT)使移动机器人能够通过在已知的...现有的方法依靠深度传感器(如激光雷达)在3D空间中探测和跟踪目标，但由于信号的稀疏性，只能在有限的传感范围内进行。另一方面，相机仅在图像域提供密集和丰富的视觉信号，帮助定位甚至遥远的物体。...在本文中，我们提出了EagerMOT，这是一个简单的跟踪公式，从两种传感器模式集成了所有可用的目标观测，以获得一个充分的场景动力学解释。...使用图像，我们可以识别遥远的目标，而使用深度估计一旦目标在深度感知范围内，允许精确的轨迹定位。通过EagerMOT，我们在KITTI和NuScenes数据集上的多个MOT任务中获得了最先进的结果。...主要框架及实验结果 声明：文章来自于网络，仅用于学习分享，版权归原作者所有，侵权请加上文微信联系删除。
近日，来自 Mila、哈佛大学等机构的研究者提出一种新型循环架构——循环独立机。它具备专门化特性，可以大幅提升模型在大量不同任务上的泛化性能。 ?...此外，这些循环单元仅在最具相关性的时间步处进行更新。该研究证明，RIM 具备专门化（specialization）特性，并反过来大幅提升了模型在大量不同任务上的泛化性能。...独立或自主机制的概念在因果推断领域中有很强的影响力，它不仅应用于动态进程，还可用于时间无关数据集。...在动态设置中，我们认为整个系统由多个相对独立的子系统构成，受力（force）和干预（intervention）的影响，这些子系统随着时间不断演化。...研究者将这些子系统称作循环独立机（RIM），每个 RIM 具备不同的函数，这些函数基于数据自动学得。RIM k 在时间步 t 的状态为 h_(t,k)，其中 t = 1, . . . , T。
对 TCN 的初步评估表明，简单的卷积结构在多个任务和数据集上的性能优于典型循环网络（如 LSTM），同时表现出更长的有效记忆。 TCN 的特征是： 1....特别是在输入序列较长的情况下，LSTM 和 GRU 占用大量内存存储其多个单元门的部分结果。然而，在 TCN 中，滤波器是跨层共享的，而反向传播路径仅取决于网络深度。...上述结果表明，经过最小调优的通用 TCN 架构在大量序列建模任务中优于典型循环架构，而这些任务通常用于对循环架构的性能进行基准测试。 4....基础 TCN 架构： 在道琼斯工业平均指数数据集上，不同基础预测模型的股市趋势预测结果。...不同模型输入： 在道琼斯工业平均指数数据集上，不同输入的 TCN 模型的股市趋势预测结果。 可以看出，WB-TCN 和 EB-TCN 的性能都超过 TCN，这表明文本信息有助于改进预测结果。
优化器的动量 M 包含了数据集的分布信息，他的动态平均会显著地将优化方向倾向于多数类，这也就造成了模型中的参数会有生成头部类特征的倾向，该部分偏好则体现在 D 中。...在Oracle-type的模仿学习中，示教者常常不是人，而是能够获得更得传感器信息的同类agent，示教者比模仿者多获得的传感信息作为混杂因子，同时影响示教者的行动和奖励。...尽管在短期内可以通过更大的模型和数据集来通过非OOD的基准测试，因果总是提供了一个重要的补充。...对于第一个问题，实际上很多工作都是这样做的，但从因果的角度来讲，同时干预是不需要的，并且同时干预会反而会使得最优的结果无法出现。...任务3：通过反事实来进行决策 我们不能仅仅去简单的干预，还要进一步考虑agent的真实意图，并利用这些意图来推导出conterfactural，并基于counterfactural的结果来给出最优的行为决策
最常见的是，循环分析用于划分(如分组，分箱)或减少(如定义一个感兴趣的区域，去除异常值)完整数据集，使用的选择标准是回顾性的和内在相关的统计结果。...如根据实验结果人为的把数据分成几组，再在此基础上进行分析。 循环分析的另一种常见形式是在因变量和自变量之间建立依赖关系。 循环分析减小了噪声，夸大统计结果，导致统计推断扭曲，因此无效。...如何检测这种错误： 循环分析表现在许多不同的形式中，但在原则上，当统计检验方法因选择标准而偏向于被检验的假设时，就会出现循环分析。 在某些情况下这是非常明显的。...另外，由于循环分析通过减小噪音来膨胀预期的效果，最直接的解决方案是使用不同的数据集(或数据集的不同部分)来指定分析的参数和测试你的预测。如从数据中选一些子组来重新分析并检查子组之间的差异。...多次比较时未能校正 错误描述： 研究人员在探究效应时，往往会探究多个条件对多个变量的影响，有时会有一个未充分确定的先验假设。这种实践被称为探索性分析，与验证性分析相对。
表1 主实验结果 LearnDAFull优于其他对比方法，在ECI任务上取得了最好的性能，两个数据集上的F1值为52.6%和51.9%。...通过对比KnowDis和LearnDAFull的结果，可以发现，基于外部知识库中抽取的因果相关知识，LearnDA生成的训练数据比远距离监督标注的数据更有助于提升ECI的性能，在两个数据集上的F1值分别提升...本论文在ESC数据集上分析了可学习对偶数据增强在ECI任务上的有效性，通过观察实验结果，可以得到以下主要结论： ?...图7 对偶训练轮次对 ECI 性能的影响 知识引导的有效性 表2也基于ESC数据集说明了基于不同知识库中抽取的因果相关事件生成的数据对ECI的影响，通过观察实验结果，可以得到以下主要结论： 1)对比LearnDAFull...在国际公开的数据集上的实验结果表明，新生成的训练数据可以有效提升事件因果关系识别的性能。
条件概率(conditional probability)或似然是在假设成立的情况下，证据发生的概率。这可以从数据中推导出来。 我们的先验(prior)信念是在观察到证据之前，假设的概率。...变量X可以是布尔值（True 或 False），也可以有多个状态。 DAG 的搜索空间在最大化得分的变量数量上呈指数增长。...在搜索整个 DAG 空间并找到最适合数据的图形的过程中，有两种广泛的方法。 基于评分的结构学习 基于约束的结构学习 3.1....要学习参数，我们需要一个有向无环图（DAG）和一个具有完全相同变量的数据集。 思路是将数据集与 DAG 连接起来。在之前的示例中，我们已经计算出了 DAG（图 3）。...到目前为止，您已经拥有数据集，使用结构学习计算了 DAG，并使用参数学习估计了 CPT。现在可以进行推理了！ 在推理中，我们使用一种称为变量消除的过程来边缘化变量。变量消除是一种精确的推理算法。
因此，尽管原则上不论 SCM 中的函数具备怎样的复杂度，遵循因果马尔可夫条件的条件独立性都成立，但对于有限数据集，条件独立性检验在没有额外假设时是非常困难的。...如果这些 SCM 共享大部分组件，则我们可以通过编码 SCM 中的函数来压缩从多个 SCM 中采样得到的多个数据集。...正确的结构（在双变量案例中，这应该等于正确的因果方向）应该是最紧凑的一个，因为它包含多个数据集共享的多个函数，因此只需要执行一次编码即可。 强化学习 将统计学习向因果学习推动的计划与强化学习也有关系。...在涉及粒子运动的微观方程层次上，存在清晰的因果结构（如上所述，微分方程确切指明变量的哪些之前值对当前值产生影响）。.... , f_n 确定的映射 f(U)。最后，我们使用解码器 p : R^n → R^d。如果 n 足够大，则该系统可利用重建误差训练，以在观测图像上满足 p ◦ f ◦ q ≈ id。
数据集1中的6名受试者和数据集2中的1名受试者因脑电质量较低或数据采集过程中的技术问题而被排除在进一步分析之外。 2.2.2 fMRI 使用SPM12工具箱对fMRI数据进行预处理。...最后，测试了这些效果是否可以跨数据集传输，使用了具有相同设置的支持向量机回归。在第一个数据集的所有受试者的数据上训练模型，并在第二个数据集的所有受试者的数据上进行测试，反之亦然。...值得注意的是，交叉数据集测试的测试和训练精度相当类似(训练数据集1，测试数据集2：r训练=0.66，r测试=0.51；训练数据集2，测试数据集1：r训练=0.57，r测试=0.63)，这说明警觉性度量在两个数据集之间的成功转移...，而确切的r值可能受到两个数据集的不同样本大小的影响。...然而，微状态B的参数以及微状态之间的转移概率与全局信号没有显示出任何关联。这表明，警觉性的改变可能会在多个层面上影响大脑动力学，而影响微状态参数和全局信号的机制本质上是不同的。
RIM 的核心思想是模块化的结构，其中所包含的循环单元能够处理独立的转换动态（transition dynamics）（类似于一个独立的子系统的工作机制），在此基础上，利用注意力机制、在关键时间节点实现不同循环单元之间的稀疏通信...在 RIM 架构中，将模型划分为 k 个子系统，其中每个子系统都可以单独的捕获转换动态，具体的，每个子系统设置为一个循环独立机（RIM），每个 RIM 基于自身函数、利用训练数据自动学习。...这些 RIMs 必须在每个步骤上竞争以从输入中读取数据，只有赢得这一竞争的 RIM 才能从输入中读取数据并更新其状态。...VAE 在 CelebA 数据库上生成的影响图示例（颜色较浅的像素代表较大的方差，以及扰动对该像素的影响更大） 为了在无监督的情况下实现这种分组，使用 EIM 作为特征向量对通过进行聚类：首先对每个影响图进行预处理...实验分析 作者使用 News 新闻数据集进行实验。News 新闻数据集主要研究观看设备对用户体验的影响。文本协变量 T 由术语文档矩阵表示，词汇量为 3477。
这些进展使我们能够将先验知识或领域知识导入ML模型，并将从学习模型中获得的知识导出回科学领域；利用ML解决数值上难以处理的模拟和优化问题，以及最大化现实世界数据的效用；生成大量的合成数据；量化和推理模型和数据中的不确定性...如果正向模拟（或数据生成）过程是 → ，我们试图在给定 的情况下推断出 。在科学环境中，逆问题是根据观察结果计算产生观察结果的因果因素的过程。...尽管传统上由于训练的计算成本为 O(N3)，导致对较小的数据集进行限制（其中 N 是训练数据点的数量），但可靠的 GP 稀疏化和近似方法的大量研究工作使它们在现实世界中可行[71, 72, 73, 74...在概率编程中，此推理任务是通过定义任何感兴趣的潜在量的先验分布，并使用贝叶斯规则根据观察到的结果（例如实验数据）获得这些潜在量的后验分布来执行的。...符号微分（右中）给出了精确的结果，但需要封闭式输入并受到表达式膨胀的影响，数值微分（右下）由于舍入和截断误差而存在准确性问题，自动微分（左下）同样准确作为仅具有恒定开销因素和对控制流的支持的符号微分。
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总结了因果关系的关系的概念并介绍了现有因果关系挖掘的工作； 2. 针对现有因果关系实验数据的缺陷和不足，对公开可用的数据集进行了总结，并从多个方面进行了分析； 3....值得关注的是，作者在文中对因果关系的语义作了相应的定义与介绍，文献中将因果单元（causal units）定义为以下四类，例子中的〈 e1 〉表示原因，〈 e2〉表示结果： Word：「〈 e1 〉...在对实体进行干预的基础上，论文在有限的观测样本中提出了一种弱监督的命名实体识别方法，在多个 NER 数据集上证明了方法能有效的提升模型性能。...但在测试集和训练集分布不同（dataset shift） 和 训练测试集只在小部分样本（algorithmic fairness）的情况下会影响模型准确性。...文献通过「近似指控消歧」（similar charge disambiguation）任务来评估框架的性能，实验结果验证 GCI 不仅能够在多个近似指控的事实描述中捕捉细微差别，而且能提供解释性判决，在小样本的实验环境下
在四个数据集上的实验结果表明，我们的模型在情感准确度和生成文本的质量方面始终优于当前几种最先进的文本生成方法。...本文基于严格的理论分析，提出了一种新的鲁棒 SVM+（R-SVM+）算法。我们在 SVM+ 框架下的 LUPI 范式中研究了样本标签数据和特权标签数据的扰动下界，这个扰动下界会误导模型做出错误的决策。...该框架在多个用于图分类的基准数据集上进行了评估。在大多数情况下，基于核的内核在分类精度方面比基本内核有显著的提高，而它们的时间复杂度仍然非常优秀。...MCTS 的结果会受到适当的策略强烈影响并使输出结果出现偏差。以往的 MCTS 工作中，大多都使用静态随机或特定领域的策略。在决定性的优化问题上，我们描述了一种新的方法，即动态模拟搜索中的输出策略。...我们认为即便对于独立的同分布（iid）数据，该方法在统计上也能发挥很好的激励作用。 实际上，实验结果显示，这一方法在一系列 iid 数据集和一组基本分类器上的分类准确度，都要优于单一样本分类器。
快速处理速度：有些方法独立于预测模型，因此可以快速处理大量数据。 无因果解释：这些方法并不提供关于特征如何影响目标变量的因果解释。 优点： 计算效率高，适合处理大规模数据集。...提供因果解释：能够提供关于特征如何影响目标变量的因果解释。 优点： 能够提供因果解释，有助于理解数据背后的机制。 在某些情况下，能够找到最优的特征子集，提高模型的预测性能。...不足： 计算成本高，尤其是在数据集维度高且有限数据样本的情况下。 需要可靠的方法来测试特征之间的独立性，这在实际应用中可能是一个挑战。...通过广泛的实验，包括合成数据和各种真实世界数据，研究者提供了对因果和非因果方法之间关系的实际理解，并推导出了两种方法的误差界限。...尽管因果特征选择在数据集较小、维度较高时可能遭遇计算瓶颈，但传统特征选择方法则不受此限制。总的来说，在需要因果解释的场景，如疾病基因的识别或政策效果的评估中，因果特征选择具有显著优势。
在”数据挖掘(1)——‘被打’与‘北大’的关联“中借有趣的实例介绍了关联规则的三度 （支持度、置信度，兴趣度）概念。...4 从高频集导出关联规则 R1：烤鸭 --> 面饼、面酱。...按朴素的，但不一定总是正确的看法，把买烤鸭视为原因，右边的买{面饼、面酱}的视为结果，现有数据表明，这种因果关系有66.6%的正确性（不是想当然拍脑袋得出的神仙数字）。...可见，真理（知识）藏在数据中，还要人去去伪存真。 5 关联规则不是因果关系 设有关联规则： R4： X-->Y s=？ c= ？...6 朴素方法太笨，数据量稍大就不可行 朴素方法关键就是“组合被选举对象--唱票--计票”， 容易理解，容易实现，在小规模数据上是可用的，例如，想挖掘一个民间药方中的较重要成分，如果一共10项，
一句话总结全文：提出了连续循环单位——CRUs，解决了在许多数据集(如医疗记录)中，观察时间是不规律的，并且可能携带重要信息的挑战。...我们以经验的方式展示了这些属性，并表明我们的模型在多个现实世界的数据集上产生了最先进的预测。...我们提出了一个高度优化的结果在CPU和GPU上的实现。此外，我们在多个数据集上进行了大量的实验，以验证我们的模型对不可见数据的泛化能力。结果表明，在效率和准确性方面都有显著提高。...这些采集功能使LaMBO能够在多个设计回合中平衡勘探-开发权衡，并通过在帕累托边界的许多不同点上优化序列来平衡目标权衡。...扩展了先前关于标量因果因素的结果，我们证明了在更一般的情况下的可识别性，在这种情况下，只有一个因果因素的某些组成部分受到干预的影响。
AUPRC排名前十的预测模型在ALL benchmarking dataset上的P-R曲线。...结果总结在图3中，只有MCLPMDA在每个阈值上保持最好的排名。当考虑预测结果前5%时，BNPMDA和HAMDA排在前3位，这表明它们在预测中度高置信度miRNA-疾病关联方面的准确性。...然后在相同的基准数据集上比较了基于两个相似矩阵的性能(图6)。...AUPRC排名前十的预测模型在CAUSAL benchmarking dataset上的P-R曲线. ? 图8. 疾病因果miRNA排序的预测性能。...本文作者在独立基准数据集(HMDD v3.1)上系统地评估了36个miRNA-疾病关联预测模型的整体性能，并通过概述评估结果在预测模型选择和未来研究方向上给出建议。
在实际应用中，我们通常需要考虑多个个体和多个处理，因此需要对所有个体的处理效应进行汇总。...表 1 因果方法在可解释性问题上的应用 图 2 反事实解释示例 图 3 反事实图像混合示例 2.2 可迁移性问题 机器学习模型通过分布内泛化，基于特定训练集在验证集或测试集上验证性能。...但在实际应用中，模型会在特定的数据环境中运行，并使用数据进行训练。在标注数据难以获取的情况下，需要更多的训练数据，可以由相似环境提供。...例如，自动驾驶智能体只能在模拟系统的数据上训练，这种任务被称为域适应，属于迁移学习范畴，即迁移源域知识到目标域。...在应用中，因果理论使机器学习在数据结构、不变性假设、反事实概念和效应估计上建模，不使用则无法实现。因果理论帮助解决干预和反事实操作问题，解决传统机器学习无法讨论的问题。
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