本研究提出了一种新颖的概率框架，通过贝叶斯推理理解神经网络中的任务表示，旨在推断表示单元对任务性能的因果贡献。研究结果为理解神经网络表现提供了重要的信息论工具。

本研究分析深度神经网络的神经元激活模式，提出概率框架，揭示神经元扩展规律。发现激活神经元数量与数据集大小之间存在数学关系，为理解网络的可扩展性和泛化能力提供新视角。

本研究提出了一种新的概率框架，旨在结合生成模型与传统可解释性文献，融合经典局部解释特性与深度生成模型的高维数据建模能力，以提高沟通、严谨性和透明度。

该文章介绍了一种新颖的网格无关模型，用于从具有噪声和部分观测的不规则时空网格中学习偏微分方程。该模型具有高效的概率框架和新颖的编码器设计，能够提高数据效率和网格独立性。通过分摊变分推断和多射击技术，该模型在复杂的合成和真实世界数据集上展示了最先进的性能，能够有效处理部分观测数据。该模型优于最近的方法，显示了推进数据驱动的偏微分方程建模的潜力，并能够对复杂的部分观测动态过程进行稳健、网格无关的建模。

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本文介绍了一种新颖的概率框架，使得单个深度神经网络解调器能够同时解调多个 QAM 和 APSK 星座。通过利用星座族的层次关系，我们的框架需要更少的神经网络输出来编码相同的功能，而不增加误码率。仿真实验结果表明，我们的方法在加性白高斯噪声信道中逼近了多个星座的最优解调误差界，从而解决了使得深度神经网络足够灵活以实际用作接收器的多个重要问题。

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本文提出了一种概率框架，用于联合预测多个交通参与者的连续运动和交互持续时间，以提高预测性能和效率。该框架包含上层模块预测车辆意图和下层模块预测其他实体运动，为自主车辆的决策和规划提供支持。

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本文提出了一种概率框架，用于解决无约束线性问题，通过高斯后验信念替换现有方法返回的点估计，估计误差。该方法结合了准-牛顿和共轭梯度算法的性质，成本开销非常有限，为新的非线性优化方法提供了基础。

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