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2005年首次出版時，《矩陣數學》迅速成為工程、科學和應用數學的所有分支中矩陣用戶的必備參考書。在這個完全更新和擴展的版本中，作者匯集了矩陣理論的最新結果，使這成為矩陣上最完整的，當前的和易于使用的書。

每一章都描述了相關的背景理論，然后是專門的結果。數以百計的恒等式、不等式和矩陣事實通過交叉引用、文獻引用和啟發性評論清楚而嚴格地陳述。從集合、函數和關系的初步開始，矩陣數學涵蓋了矩陣理論中的所有主要主題，包括矩陣變換;多項式矩陣;矩陣分解;廣義逆;Kronecker和Schur代數;半正定矩陣;向量和矩陣范數;矩陣指數與穩定性理論;線性系統和控制理論。還包括符號的詳細列表，符號和慣例的摘要，廣泛的參考書目和作者索引與頁面引用，以及詳盡的主題索引。這個顯著擴展版的矩陣數學的特點在圖上的新材料，標量恒等式和不等式，可選偏序，矩陣鉛筆，有限組，多變量傳遞函數的零，多項式的根，凸函數，和矩陣規范。

涵蓋了數以百計的矩陣理論的重要和有用的結果，許多以前從未在任何書中可用 提供符號列表和約定摘要，以方便使用 包括標量恒等式和不等式的廣泛集合 功能一個詳細的參考書目和作者索引與頁面引用 包括一個詳盡的主題索引與交叉引用

美國防部對抗性機器學習目標

1.對機器學習系統如何學習一項任務給出一個概述。 2.識別對手攻擊ML系統的三種方式。 3.識別防御者可能需要解決的九個問題，以防御一個ML系統。

組合學是研究有限或可數離散結構的數學分支。組合學的方面包括計算給定種類和大小的結構(枚舉組合學)，決定何時可以滿足某些標準，以及構造和分析滿足標準的對象(如在組合設計和矩陣理論中)，找到“最大”，“最小”，或“最優”對象(極值組合學和組合優化學)，以及在代數背景下研究組合結構，或將代數技術應用于組合問題(代數組合學)。

圖論是對圖的研究，圖是用來建模對象之間的成對關系的數學結構。在這種情況下，“圖”是由“頂點”或“節點”和連接它們的線(稱為邊)組成的。一個圖可以是無向的，這意味著與每條邊關聯的兩個頂點之間沒有區別，或者它的邊可以從一個頂點指向另一個頂點;參見圖表(數學)以獲得更詳細的定義，以及通常被認為是圖表類型的其他變體。圖是離散數學的主要研究對象之一。

這本書讓讀者了解組合學和圖論的經典部分，同時也討論了這一領域的一些最新進展:一方面，提供幫助學生學習基本技術的材料，另一方面，表明一些研究前沿的問題是可以理解的，對有才華和勤奮的本科生來說是容易理解的。

//www.whitman.edu/mathematics/cgt_online/cgt.pdf

主題： Effective Modeling of Encoder-Decoder Architecture for Joint Entity and Relation Extraction

摘要：

關系元組由兩個實體和它們之間的關系組成，通常在非結構化文本中可以找到這樣的元組。文本中可能有多個關系元組，它們可能共享一個或兩個實體。從一個句子中提取這樣的關系元組是一項困難的任務，而在元組之間共享實體或重疊實體使其更具挑戰性。之前的大多數工作都采用了流水線方法，首先識別實體，然后查找它們之間的關系，從而忽略了句子中關系元組之間的交互。在本文中，我們提出了兩種使用編解碼器架構來聯合提取實體和關系的方法。在第一種方法中，我們提出了一種關系元組的表示方案，該方案使解碼器能夠像機器翻譯模型一樣一次生成一個單詞，并且仍然能夠找到一個句子中所有具有不同長度的完整實體名稱和重疊實體的元組。接下來，我們提出了一種基于指針網絡的解碼方法，在該方法中，每一步都生成一個完整的元組。在公開的《紐約時報》語料庫上的實驗表明，我們提出的方法優于以前的工作，并取得了顯著的更高的F1分數。

作者簡介：

Hwee Tou Ng是新加坡國立大學(NUS)計算機科學系講座教授，也是新加坡國立大學綜合科學與工程研究生院的高級教員。他獲得了美國德克薩斯大學奧斯汀分校的計算機科學博士學位。他的研究重點是自然語言處理和信息檢索。他也是計算語言學協會(ACL)的會員。

題目： Generative Teaching Networks: Accelerating Neural Architecture Search by Learning to Generate Synthetic Training Data

摘要：

這篇論文探討了一個有趣的問題，即我們是否可以創建自動生成訓練數據、學習環境和課程的學習算法，以幫助人工智能智能體快速學習。我們證明了這種算法可以通過生成式教學網絡(GTNs)來實現，生成式教學網絡是一種理論上適用于有監督、無監督和強化學習的通用方法，盡管我們的實驗只關注有監督的情況。GTNS是生成數據和訓練環境的深度神經網絡，學習者(例如，一個新初始化的神經網絡)在對目標任務進行測試之前需要進行幾個SGD步驟的訓練。然后，我們通過元梯度來區分整個學習過程，更新GTN參數，以提高目標任務的性能。GTNS的有益特性是，理論上它們可以生成任何類型的數據或培訓環境，從而使它們的潛在影響很大。本文介紹了GTNS，討論了它們的潛力，并展示了它們可以極大地加速學習。我們還演示了一個實際的和令人興奮的應用:加速評估候選架構的神經架構搜索(NAS)，這是由這種評估的速度限制，使大量的加速在NAS。GTN-NAS改進了NAS的狀態，在控制搜索建議機制時可以找到性能更好的架構。GTN-NAS還可以與現有的最先進的方法相競爭，這些方法在使用比典型NAS方法少幾個數量級的計算量的情況下獲得最佳性能。展望未來，GTNs可能代表著朝著算法的宏偉目標邁出的第一步，算法可以生成自己的訓練數據，并在此過程中打開各種有趣的新研究問題和方向。

作者簡介：

Felipe Petroski Such是一位專注于深度神經進化、強化學習和高性能計算的科學家。在加入Uber AI實驗室之前，他獲得了RIT的BS/MS學位，在那里他開發了圖形應用和ICR的深度學習架構，以及使用fpga的硬件加速。

Aditya RawalAditya Rawal是Uber AI實驗室的研究科學家。他的興趣在于兩個研究領域的融合——神經進化和深度學習。在此之前，Aditya在奧斯汀的德克薩斯大學獲得了計算機科學的碩士/博士學位，在他的博士期間，他開發了神經進化算法來進化序列預測問題的遞推架構，并構建了合作、競爭和交流的多主體系統。

Joel Lehman之前是哥本哈根IT大學的助理教授，研究神經網絡、進化算法和強化學習。

題目主題： Solving Games With Complex Strategy Spaces

簡介： 計算博弈論的一個中心問題是對給定游戲描述的博弈理論解概念進行計算。 在許多實際的多代理域中，包括基礎結構安全性，環境保護，電子商務和網絡路由，每個代理都需要做出由多個組件組成的復雜決策，例如選擇網絡中的路徑，選擇子集。 保護/攻擊目標，為每個巡邏單位執行巡邏路線，多次競標或在連續區域采取行動。 最終的策略空間可能由指數數量甚至是無限數量的純策略組成，因此標標準形式表示及其相關算法存在不足。 本教程將總結具有復雜策略空間的游戲開發高效算法的最新進展，包括使用邊際概率，用于表示和求解具有結構化策略空間的游戲的通用框架，以及使用可區分學習和（多主體）深度強化學習。 我們將涵蓋從基礎架構安全到環境和野生動植物保護的應用領域。

作者介紹： Hau Chan，林肯大學計算機科學與工程系助理教授，電子郵件：。 Chan博士曾在多代理系統和經濟的交叉領域工作。他早期的工作重點是應用圖形游戲來建模和研究相互依賴的安全域（例如，安全投資決策）。他最近正在進行的工作是關于一款具有復雜策略空間的游戲。 他在AAMAS 2019上提供了有關計算游戲理論主題的教程。

Fei Fang，卡內基梅隆大學計算機科學學院助理教授，電子郵件：。 方博士在多智能體系統上工作了七年多，專注于將博弈論和機器學習與應用程序集成到安全性，可持續性和移動性領域。她在綠色安全游戲和PAWS（野生生物安全保護助手）方面的工作在國際人工智能聯合會議（IJCAI'15）上獲得了計算可持續性軌道方面的杰出論文獎，并在人工智能創新應用中獲得了創新應用獎。 她提供了有關計算游戲理論主題的教程，包括AAMAS 2019計算游戲理論教程，IJCAI 2018游戲理論和安全性機器學習教程，AAMAS 2018 AI促進社會公益教程以及ACM-EC 2017關于進步的教程安全與隱私的博弈論。