相转移催化条件下异腈基乙酸酯与醛的不对称aldol反应研究，刁瑞川，李珅，本文研究了相转移催化条件下异腈基乙酸叔丁酯与醛的不对称aldol反应。反应所用催化剂是含有9-羟基和N-苄基上连有大位阻缺电子官能团 这篇论文的标题是“Diastereo- and Enantioselective Aldol Reaction of Isocyanoacetates with Aldehydes Catalyzed by Chiral Phase-Transfer Catalysts”，这是一项关于使用手性相转移催化剂促进异腈基乙酸酯与醛进行不对称aldol反应的研究。在化学合成中，aldol反应是一种极其重要的碳-碳键形成方法，能够构建复杂的有机分子，特别是对于立体选择性和对映选择性合成来说，具有重要意义。 描述中提到，该研究由刁瑞川和李珅完成，他们在无金属的相转移催化条件下，通过含有9-羟基和N-苄基上带有大体积、缺电子取代基的喹啉生物碱类四价铵盐作为催化剂，实现了异腈基乙酸叔丁酯与醛的对映选择性和差向选择性aldol反应。这种催化剂的选择性对于反应的成功至关重要，因为它可以控制产物的立体构型。 论文标签为“首发论文”，表明这是首次发表的研究成果，具有原创性和新颖性。资助信息显示，这项工作得到了国家自然科学基金和中国高等教育博士生专项科研基金的支持，进一步证实了其学术价值。 摘要中提到，这种方法适用于芳香族和脂肪族醛，可以高差向选择性（最高达到20:1）和对映选择性（最高78% ee，即enantiomeric excess，表示非对映体过量，是衡量手性化合物纯度的一个指标）生成手性噁唑啉产物。噁唑啉是一类常见的手性配体，广泛用于金属催化的反应，并且在许多生物活性天然产物中也存在。此外，它们也是合成β-羟基-α-氨基酸的关键前体，这些氨基酸是肽类和其他生物化合物的重要构建块。 因此，这项研究对于开发高效合成手性噁唑啉的方法具有重大意义。异腈基乙酸酯与羰基化合物的aldol反应是构建噁唑啉环系的有效途径，自1970年代以来就受到化学家们的广泛关注。这项工作通过优化催化剂设计，提升了反应的立体选择性，为合成复杂手性分子提供了新的策略。 这篇论文涉及的知识点包括： 1. 对映选择性（enantioselectivity）和差向选择性（diastereoselectivity）aldol反应。 2. 异腈基乙酸酯作为aldol反应的亲核试剂。 3. 手性相转移催化剂的设计和应用，特别是含有9-羟基和大体积缺电子取代基的喹啉生物碱类四价铵盐。 4. 噁唑啉的合成及其在金属催化反应中的作用。 5. α-氨基酸和β-羟基-α-氨基酸在生物化学中的重要性。 6. 国家自然科学基金和博士生专项科研基金在科学研究中的支持作用。 这项工作对于合成化学、药物化学以及手性催化剂设计等领域都具有深远的影响，为今后的有机合成提供了一种高效、高选择性的新方法。

### 自学式学习：从无标签数据中进行迁移学习 #### 概述 自学式学习(self-taught learning)是一种新型的机器学习框架，旨在利用无标签数据来提高监督分类任务的表现。与传统的半监督学习或迁移学习不同，自学式学习不假设无标签数据遵循与有标签数据相同的类别标签或生成分布。这意味着可以使用大量从互联网随机下载的无标签图像、音频样本或文本文档来改进特定图像、音频或文本分类任务的表现。由于这类无标签数据获取相对容易，因此自学式学习在许多实际的学习问题中具有广泛的应用前景。 #### 主要贡献 本文提出了一个实现自学式学习的方法，该方法利用稀疏编码来构建使用无标签数据形成的更高级特征。这些特征能够形成简洁的输入表示，并显著提高分类性能。当使用支持向量机(SVM)进行分类时，作者还展示了如何为这种表示学习Fisher核的方法。 #### 自学式学习框架 自学式学习的关键在于如何有效地利用无标签数据。为了实现这一目标，文章提出了一种基于稀疏编码的特征构建方法。具体来说： - **稀疏编码**：通过稀疏编码技术，可以从大量的无标签数据中学习到一组稀疏表示。这些表示通常包含了一些对数据有意义的特征，这些特征可能对于后续的分类任务非常有用。 - **特征构建**：通过对无标签数据集应用稀疏编码，可以得到一系列稀疏特征，这些特征进一步被用来构建更高层次的表示。这些高级表示捕捉了数据中的结构化信息，有助于提升分类器的表现。 - **分类器训练**：将构建好的高级特征作为输入，用于训练分类器（如支持向量机）。对于支持向量机而言，还可以进一步优化其内核函数（如Fisher核），以更好地适应特定的任务需求。 #### 实验验证 文章通过一系列实验验证了自学式学习的有效性。实验结果表明，在有限的有标签数据情况下，通过利用大量易于获取的无标签数据，能够显著提高分类任务的准确率。这为解决现实世界中经常面临的有标签数据稀缺问题提供了一种新的解决方案。 #### 结论与展望 自学式学习作为一种新兴的学习框架，为解决监督学习中常见的有标签数据不足问题提供了一个新的视角。通过利用广泛存在的无标签数据资源，不仅能够在一定程度上缓解数据标注的成本问题，还能够有效提升模型的泛化能力。未来的研究方向包括探索更多有效的特征构建方法以及如何在不同的应用场景中更高效地利用无标签数据等。 #### 总结 自学式学习是吴恩达等人提出的一种机器学习框架，它利用无标签数据来改进监督分类任务的性能。这种方法不依赖于无标签数据和有标签数据之间存在相同的类别标签或生成分布，而是通过稀疏编码等技术构建更高层次的特征表示，从而改善分类效果。自学式学习为处理实际问题中常见的有标签数据稀缺问题提供了一个有力工具，具有重要的理论意义和应用价值。

2017-cvpr-《Interspecies Knowledge Transfer for Facial Keypoint Detection》数据集

强化学习中样本的重要性加权转移 此存储库包含我们的强化学习中的重要性加权样本转移》的代码，该代码已在ICML 2018上接受。我们提供了一个小库，用于RL中的样本转移（名为TRLIB），包括重要性加权拟合Q的实现-迭代（IWFQI）算法[1]以及有关如何重现本文提出的实验的说明。 抽象的 我们考虑了从一组源任务中收集的强化学习（RL）中经验样本（即元组）的转移，以改善给定目标任务中的学习过程。 大多数相关方法都专注于选择最相关的源样本来解决目标任务，但随后使用所有已转移的样本，而无需再考虑任务模型之间的差异。 在本文中，我们提出了一种基于模型的技术，该技术可以自动估计每个源样本的相关性（重要性权重）以解决目标任务。 在所提出的方法中，所有样本都通过批处理RL算法转移并用于解决目标任务，但它们对学习过程的贡献与它们的重要性权重成正比。 通过扩展监督学习文献中提供的重要性加