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隨著網絡和信息技術的不斷發展，全球數據量呈現爆炸式增長。這些海量、復雜的數據已經對社會經濟、政治、文化以及生活等方面產生了深遠的影響。然而，數據在采集或者傳送過程中（例如：成像、掃描、傳輸等）難免會受到噪聲的污染，這對數據的后續處理（例如：特征學習）是很不利的。目前存在的方法僅能夠處理單一的有規則的噪聲（例如：高斯、拉普拉斯噪聲）。顯然，這離實際的需求相差甚遠。

為了解決這個問題，我們從學習者和攻擊者的角度出發，提出一種對抗的非負矩陣分解方法。這是目前為止第一個有關對抗的非負矩陣分解的工作。與專注于常規輸入或某些特定類型噪聲的傳統模型不同，我們的方法借助對抗訓練的優勢來處理各種不同類型的噪聲。我們使用交替方向迭代法解決所提出的全新模型，并證明了算法的收斂性。為了在理論上保證模型的合理性，我們在不同條件下提供了模型的魯棒性分析。我們在具有各種噪聲條件（例如不規則的遮擋）的數據集上設計了一系列實驗。所有的實驗結果證明了我們的算法在性能上始終優于其他相關方法。

在最大化源與目標之間的互信息方面的最新進展已經證明了它在文本生成方面的有效性。然而，以往的工作對MI(即MI)的后向網絡建模關注較少。這對于變分信息最大化下界的緊密性至關重要。在本文中，我們提出了一個對抗互信息(AMI):一個文本生成框架，它是一個新的鞍點(min-max)優化，旨在識別源與目標之間的聯合交互。在這個框架中，通過比較真實和合成的數據分布，前向網絡和后向網絡能夠迭代地提升或降級彼此生成的實例。我們還開發了一個潛在噪聲采樣策略，利用高級語義空間的隨機變化來增強生成過程中的長期依賴性。基于不同文本生成任務的大量實驗表明，所提出的AMI框架能夠顯著優于多個強基線，我們還表明，AMI有可能為變分信息最大化問題帶來更緊密的互信息上限。

//www.zhuanzhi.ai/paper/ccd8403755c153d155bec032656f8c49

Hierarchical Inter-Message Passing for Learning on Molecular Graphs

我們提出了一個在分子圖上學習的遞階神經信息傳遞架構。我們的模型采用了兩種互補的圖表示:原始的分子圖表示和相關的結樹，其中節點表示原始圖中有意義的簇，如環或橋接化合物。然后，我們通過在每個圖中傳遞消息來學習分子的表示，并使用粗到細和細到粗的信息流在兩種表示之間交換消息。我們的方法能夠克服經典GNN的一些限制，如檢測周期，同時仍然非常有效的訓練。我們在ZINC數據集和MoleculeNet基準收集數據集上驗證了它的性能。

人工智能技術在醫學影像領域的應用是醫學研究的熱點之一。然而，這一領域最近的成功主要依賴于大量仔細注釋的數據，而對醫學圖像進行注釋是一個昂貴的過程。在本文中，我們提出了一種新的方法，稱為FocalMix，據我們所知，這是第一個利用半監督學習(SSL)的最新進展來進行3D醫學圖像檢測的方法。我們對兩個廣泛應用的肺結節檢測數據集LUNA16和NLST進行了廣泛的實驗。結果表明，與最先進的監督學習方法相比，我們提出的SSL方法可以通過400個未標記的CT掃描實現高達17.3%的實質性改進。

圖靈獎獲得者Judea Pearl在Twitter推薦了一本新書《圖模型手冊》，他認為，這本書很好地刻寫了圖模型領域自20世紀80年代成立以來是如何發展的。由頂級統計學家編寫，它可以作為傳統統計學家很好的一個介紹因果模型的材料。