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元強化學習算法可以利用以前的經驗來學習如何學習，從而使機器人更快地獲得新技能。然而，目前關于元強化學習的研究大多集中在非常狹窄的任務分布上。例如，一個常用的元強化學習基準將模擬機器人的不同跑步速度作為不同的任務。當策略在如此狹窄的任務分布上進行元訓練時，它們不可能推廣到更快地獲得全新的任務。因此，如果這些方法的目標是能夠更快地獲得全新的行為，我們就必須在任務分布上評估它們，任務分布必須足夠廣泛，以使新行為普遍化。

哈工大訊飛聯合實驗室（HFL）資深級研究員、研究主管崔一鳴受邀在NLPCC 2020會議做題為《Revisiting Pre-trained Models for Natural Language Processing》的講習班報告（Tutorial），介紹了預訓練語言模型的發展歷程以及近期的研究熱點。本期推送文末提供了報告的下載方式。

NLPCC 2020 Tutorials:

//tcci.ccf.org.cn/conference/2020/tutorials.php

預訓練語言模型(PLM)已經成為最近自然語言處理研究的基本元素。在本教程中，我們將回顧文本表示的技術進展，即從一個熱點嵌入到最近的PLMs。我們將介紹幾種流行的PLMs(如BERT、XLNet、RoBERTa、ALBERT、ELECTRA等)及其技術細節和應用。另一方面，我們也將介紹中國plm的各種努力。在演講的最后，我們將分析目前PLMs的不足之處，并展望未來的研究方向。

來自Pierre Alquier講述序列預測教程

來自DeepMind研究人員Feryal Behbahani, Matt Hoffman 和 Bobak Shahriari講解的強化學習教程。

來自DeepMind 的S. M. Ali Eslami · Irina Higgins · Danilo J. Rezende的ICML 2020教程-自監督學習，222頁ppt，非常干貨！

無標簽表示學習，也稱為無監督或自監督學習，正在取得重大進展。新的自監督學習方法在大規模基準測試中取得了接近甚至超過了完全監督技術的性能，如圖像分類。因此，無標簽表示學習最終開始解決現代深度學習中的一些主要挑戰。然而，為了繼續取得進步，系統地理解學習表示的性質以及產生這些表示的學習目標是很重要的。

【導讀】DeepMind開設了一系列深度學習課程。本次課講述了深度學習計算機視覺。

繼上一講之后，DeepMind研究科學家Viorica Patraucean介紹了圖像分類之外的經典計算機視覺任務(目標檢測、語義分割、光流估計)，并描述了每種任務的最新模型以及標準基準。她討論了視頻處理任務的類似模型，如動作識別、跟蹤和相關挑戰。她特別提到了最近提高視頻處理效率的工作，包括使用強化學習的元素。接下來，她介紹了單模態和多模態(vision+audio, visio+language)自監督學習的各種設置，在這些設置中，大規模學習是有益的。最后，Viorica討論了視覺中的開放問題，以及計算機視覺研究在構建智能代理這一更廣泛目標中的作用。

【導讀】DeepMind開設了一系列深度學習課程。本次課講述了深度學習自然語言處理。

這個報告由DeepMind研究科學家菲利克斯·希爾(Felix Hill)主持，分為三個部分。首先，他討論了用ANN建模語言的動機:語言是高度上下文相關的，典型的非組合性的，依賴于協調許多競爭的信息來源。本節還涵蓋了Elman的發現結構在時間和簡單遞歸網絡，上下文和transformers的重要性。在第二部分，他探索了從Word2Vec到BERT的語言的無監督和表征學習。最后，Felix討論了情景語言理解，基礎和具體化語言學習。。

深度學習自然語言處理