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基于神经切线核的学件RKME规约

计算机学报 2024年第6期47卷 1232-1243页

作者：谭志豪史浩宇陈梓轩姜远南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210023

当前机器学习技术已经在大量领域得到广泛应用,然而仍面临许多亟待解决的问题:依赖大量的训练数据和训练技巧、难以适应环境变化、数据隐私/所有权的保护、灾难性遗忘等等.最近,学件范式使得上述问题同时得到系统性地解决成为可能.在该... 详细信息

当前机器学习技术已经在大量领域得到广泛应用,然而仍面临许多亟待解决的问题:依赖大量的训练数据和训练技巧、难以适应环境变化、数据隐私/所有权的保护、灾难性遗忘等等.最近,学件范式使得上述问题同时得到系统性地解决成为可能.在该范式下,用户面临新的机器学习任务时可以通过学件基座系统方便地复用他人的结果,而不必从头开始.学件范式的核心在于规约,规约使得学件基座系统在不接触原始数据的情况下,可以根据用户的需求快速识别出对用户任务有帮助的学件.近期研究均通过缩略核均值嵌入(Reduced Kernel Mean Embedding,RKME)为模型构造规约,并通过构建学件原型系统验证了范式的有效性.在实际中,学件基座系统中往往包含在各种领域任务、数据类型上构建的机器学习模型,而传统的RKME规约面临维度灾难的问题,难以适用于高维数据,例如图像场景.为了拓展RKME规约的适用范围,本文引入神经切线核进行RKME规约构造.为提升方法的高效性,本文进一步通过神经网络高斯过程与随机特征近似,快速为各种模型生成RKME规约.最后,本文在真实数据构建的销量预测、图像分类场景的学件基座系统中进行大量实验验证了所提出方法的有效性和高效性,所提出方法相比于传统RKME规约查搜准确率显著提升近9%,且实验结果表明改进后的规约在图像任务上具有良好的隐私保护性质.代码见:.

关键词：学件学件基座系统规约神经切线核缩略核均值嵌入

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基于神经切线核的学件RKME规约

计算机学报 2024年

作者：谭志豪史浩宇陈梓轩姜远南京大学计算机软件新技术国家重点实验室

当前机器学习技术已经在大量领域得到广泛应用，然而仍面临许多亟待解决的问题：依赖大量的训练数据和训练技巧、难以适应环境变化、数据隐私/所有权的保护、灾难性遗忘等等．最近，学件范式使得上述问题同时得到系统性的解决成为可能... 详细信息

当前机器学习技术已经在大量领域得到广泛应用，然而仍面临许多亟待解决的问题：依赖大量的训练数据和训练技巧、难以适应环境变化、数据隐私/所有权的保护、灾难性遗忘等等．最近，学件范式使得上述问题同时得到系统性的解决成为可能．在该范式下，用户面临新的机器学习任务时可以通过学件基座系统方便地复用他人的结果，而不必从头开始．学件范式的核心在于规约，规约使得学件基座系统在不接触原始数据的情况下，可以根据用户的需求快速识别出对用户任务有帮助的学件．近期研究均通过缩略核均值嵌入 (reduced kernel mean embedding， RKME) 为模型构造规约，并通过构建学件原型系统验证了范式的有效性．在实际中，学件基座系统中往往包含在各种领域任务、数据类型上构建的机器学习模型，而传统的RKME规约面临维度灾难的问题，难以适用于高维数据，例如图像场景．为了拓展RKME规约的适用范围，本文引入神经切线核进行RKME规约构造．为提升方法的高效性，本文进一步通过神经网络高斯过程与随机特征近似，快速为各种模型生成RKME规约．最后，本文在真实数据构建的销量预测、图像分类场景的学件基座系统中进行大量实验验证了所提出方法的有效性和高效性，所提出方法相比于传统RKME规约查搜准确率显著提升近9%，且实验结果表明改进后的规约在图像任务上具有良好的隐私保护性质．代码见：https://***/tanzh-lamda/RKME-NTK.

关键词：学件学件基座系统规约神经切线核缩略核均值嵌入

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带拒绝推理的反绎学习方法

计算机研究与发展 2024年第7期61卷 1791-1798页

作者：黄宇轩姜远计算机软件新技术全国重点实验室(南京大学) 南京210023

近年来,许多研究工作致力于将数据驱动的机器学习和知识驱动的逻辑推理相结合,以提高机器学习的性能.其中,不少工作尝试利用反绎推理,将机器学习与逻辑推理融合到一个框架中.这些方法通过机器学习模型生成伪标记,然后利用反绎推理来修... 详细信息

近年来,许多研究工作致力于将数据驱动的机器学习和知识驱动的逻辑推理相结合,以提高机器学习的性能.其中,不少工作尝试利用反绎推理,将机器学习与逻辑推理融合到一个框架中.这些方法通过机器学习模型生成伪标记,然后利用反绎推理来修正不一致的伪标记,以更新机器学习模型并多次迭代.然而,反绎中可能会存在错误标记,这些标记会对模型训练产生负面影响且难以被发现.因此提出一种带拒绝推理的反绎学习方法,它同时考虑反绎标记的模型不确定性和推理不确定性,从数据层面和知识层面综合评估反绎结果的可靠性,并通过拒绝部分反绎推理结果来避免不可靠的反绎标记对模型训练的负面影响.实验表明,提出的方法可以减少错误反绎标记的比例、加速反绎学习的训练并带来更好的性能.

关键词：反绎学习机器学习逻辑推理反绎推理神经符号学习

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面向特征演变环境的标记噪声鲁棒学习算法

计算机研究与发展 2023年第8期60卷 1740-1753页

作者：张震宇姜远南京大学计算机科学与技术系南京210023

在现实应用中,数据通常以流的形式不断积聚,数据的特征可能随时间而演变.例如,在环境监测任务中,由于旧传感器达到使用寿命和新传感器的部署,数据特征可能会动态地消失或增加.此外,除了可演变的特征空间,数据标记可能存在噪声.当特征空... 详细信息

在现实应用中,数据通常以流的形式不断积聚,数据的特征可能随时间而演变.例如,在环境监测任务中,由于旧传感器达到使用寿命和新传感器的部署,数据特征可能会动态地消失或增加.此外,除了可演变的特征空间,数据标记可能存在噪声.当特征空间演变和数据标记带噪同时发生时,设计具有理论保障的学习算法,尤其是具备对算法泛化能力的理解是非常具有挑战性的.为了应对这一挑战,提出了一种在特征演变环境中针对标记带噪数据的差异度量方法,称为容忍标记噪声的演变差异.该差异度量启发了泛化误差分析,并根据泛化误差的理论分析设计了一种基于深度神经网络实现的学习算法.合成数据上的实证研究验证了所提差异度量的合理性,而在现实应用任务上的实验则验证了所提算法的有效性.

关键词：标记噪声特征演变环境弱监督学习开放环境鲁棒学习

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基于标记因果顺序挖掘的多标记分类方法

软件学报 2022年第4期33卷 1267-1273页

作者：陈加略姜远南京大学计算机科学与技术系江苏南京210023

在多标记学习(MLL)问题中,每个示例都与一组标记相关联.为了实现对未见示例的高效预测,挖掘和利用标记之间的关系是至关重要的.大多数已有的研究都将关系简化为标记之间的相关性,而相关性又通常基于标记的共现性.揭示了因果关系对于描... 详细信息

在多标记学习(MLL)问题中,每个示例都与一组标记相关联.为了实现对未见示例的高效预测,挖掘和利用标记之间的关系是至关重要的.大多数已有的研究都将关系简化为标记之间的相关性,而相关性又通常基于标记的共现性.揭示了因果关系对于描述一个标记在学习过程中如何帮助另一个标记更为重要.基于这一观察,提出了两种策略来从标记因果有向无环图(DAG)中生成标记的因果顺序,同时使得生成的因果顺序都遵循因标记应该在果标记之前的准则.第1种策略的主要思想是对随机顺序进行排序,使其满足DAG中的因果关系.而第2种策略的主要思想是根据DAG的结构,将标记放入许多不相交的拓扑层次中,再通过它们的拓扑结构进行排序.进一步,通过将因果顺序纳入到分类器链(CC)模型中,提出了一种有效的MLL方法,从而从更加本质的角度来利用标记关系.在多个数据集上的实验结果验证了该方法确实能够挖掘出有效的标记因果顺序,并帮助提升学习性能.

关键词：多标记学习因果标记顺序有向无环图分类器链

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基于通信的多智能体强化学习进展综述

中国科学：信息科学 2022年第5期52卷 742-764页

作者：王涵俞扬姜远南京大学计算机软件新技术国家重点实验室

强化学习(reinforcement learning,RL)技术经历了数十年的发展,已经被成功地应用于连续决策的环境中.如今强化学习技术受到越来越多的关注,甚至被冠以最接近通用人工智能的方法之一.但是,客观环境中往往不仅包含一个决策智能体.因此,我... 详细信息

强化学习(reinforcement learning,RL)技术经历了数十年的发展,已经被成功地应用于连续决策的环境中.如今强化学习技术受到越来越多的关注,甚至被冠以最接近通用人工智能的方法之一.但是,客观环境中往往不仅包含一个决策智能体.因此,我们更倾向于以多智能体强化学习(multi-agent reinforcement learning,MARL)为技术手段,应对现实的复杂系统.近十年来,多智能体系统(multi-agent system,MAS)和强化学习的结合日渐紧密,逐渐形成并丰富了多智能体强化学习这个研究方向.回顾MARL的相关工作,我们发现研究者们大致从学习框架的讨论、联合动作学习,以及基于通信的MARL这3个角度解决MARL的问题.而本文重点调研基于通信的MARL的工作.首先介绍选取基于通信的MARL进行讨论的原因,然后列举出不同性质的多智能体系统下的代表性工作.希望本文能够为MARL的研究者提供参考,进而提出能够解决实际问题的MAS方法.

关键词：强化学习多智能体系统部分可观测环境多智能体通信协同控制

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带拒绝推理的反绎学习方法

计算机研究与发展 2023年

作者：黄宇轩姜远计算机软件新技术国家重点实验室(南京大学)

近年来，许多研究工作致力于将数据驱动的机器学习和知识驱动的逻辑推理相结合，以提高机器学习的性能．其中，不少工作尝试利用反绎推理，将机器学习与逻辑推理融合到一个框架中．这些方法通过机器学习模型生成伪标记，然后利用反绎推... 详细信息

近年来，许多研究工作致力于将数据驱动的机器学习和知识驱动的逻辑推理相结合，以提高机器学习的性能．其中，不少工作尝试利用反绎推理，将机器学习与逻辑推理融合到一个框架中．这些方法通过机器学习模型生成伪标记，然后利用反绎推理来修正不一致的伪标记，以更新机器学习模型并多次迭代．然而，反绎中可能会存在错误标记，这些标记会对模型训练产生负面影响，且难以被发现．因此提出一种带拒绝推理的反绎学习方法，它同时考虑反绎标记的模型不确定性和推理不确定性，从数据层面和知识层面综合评估反绎结果的可靠性，并通过拒绝部分反绎推理结果来避免不可靠的反绎标记对模型训练的负面影响．实验表明，提出方法可以减少错误反绎标记的比例，加速反绎学习的训练并带来更好的性能．

关键词：反绎学习机器学习逻辑推理反绎推理神经符号学习

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代购毒品行为的定性与处理

西南政法大学学报 2024年第1期26卷 63-76页

作者：姜远亮最高人民法院刑事审判第五庭北京100745

合理规制代购毒品行为是关乎末端毒品犯罪治理的重要课题。针对实践中存在的突出问题,《全国法院毒品案件审判工作会议纪要》对代购毒品行为定性进行了修改和完善。《全国法院毒品案件审判工作会议纪要》坚持从严惩处、守正创新、区别... 详细信息

合理规制代购毒品行为是关乎末端毒品犯罪治理的重要课题。针对实践中存在的突出问题,《全国法院毒品案件审判工作会议纪要》对代购毒品行为定性进行了修改和完善。《全国法院毒品案件审判工作会议纪要》坚持从严惩处、守正创新、区别对待、程序与实体并重的修订原则,在对代购毒品概念进行广义界定的基础上,从三个维度对代购毒品行为性质进行了类型化分析和认定。《全国法院毒品案件审判工作会议纪要》加大了对代购毒品牟利行为的惩治力度,扩展了“变相牟利”的外延,在实践中要注意对牟利认定的司法把控,精准掌握代购蹭吸的出罪条件。《全国法院毒品案件审判工作会议纪要》新增代购毒品行为的证据认证规则,明确辩称系为他人代购毒品情况的证据审查要点,并规定未达到相应证明标准、行为符合贩卖毒品罪犯罪构成要件的,依法定罪处罚。

关键词：代购毒品从中牟利贩卖毒品代购蹭吸

生态保护红线区生态系统服务多维驱动力的定量分离

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地理学报 2022年第9期77卷 2174-2188页

作者：左丽媛姜远高江波杜馥君张怡博中国科学院地理科学与资源研究所中国科学院陆地表层格局与模拟重点实验室北京100101 中国科学院大学北京100049

生态系统服务的时空变化受环境因子和服务间权衡/协同两个维度的驱动。在保障区域与国家生态安全、经济与社会可持续发展的生态保护红线区,厘清生态系统服务的驱动机制对该区生态系统的管理优化尤为重要。本文以北京生态保护红线区为例... 详细信息

生态系统服务的时空变化受环境因子和服务间权衡/协同两个维度的驱动。在保障区域与国家生态安全、经济与社会可持续发展的生态保护红线区,厘清生态系统服务的驱动机制对该区生态系统的管理优化尤为重要。本文以北京生态保护红线区为例,考虑土壤保持、产水量和植被固碳3项生态系统服务,运用地理探测器判断并识别生态系统服务间关系的影响变量,进而基于偏相关方法定量分离并比较服务间净关系与环境变量两个维度对生态系统服务的影响。结果表明:对任一生态系统服务而言,环境变量和服务间关系对其空间异质性有不同程度的影响,且两种变量之间的交互作用均会增强单一变量对该生态系统服务空间分异的决定力。各服务形成过程的差异性使得影响服务间关系的重要环境因子存在区别,但土地利用强度均是3对服务空间关系的极重要因子,表明北京生态保护红线区土地利用的合理规划对该区生态系统服务的协同优化至关重要。剔除极重要因子后比较服务间净关系与环境变量对生态系统服务的影响,结果发现:环境变量(坡度和降水)对土壤保持时空变化的驱动力更强;降水和植被固碳服务两个维度对产水量的影响相近;植被固碳的时空变化与其他两项服务密切相关,环境变量的影响相对较小。

关键词：生态系统服务权衡与协同驱动机制定量分离生态保护红线