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Jane Wang是DeepMind神經科學團隊的一名研究科學家，研究元強化學習和受神經科學啟發的人工智能代理。她的背景是物理、復雜系統、計算和認知神經科學。

Kevin Miller是DeepMind神經科學團隊的研究科學家，也是倫敦大學學院的博士后。他目前正在研究如何理解mice和機器的結構化強化學習。

Adam Marblestone是施密特期貨創新公司(Schmidt Futures innovation)的研究員，曾是DeepMind的研究科學家，此前他獲得了生物物理學博士學位，并在一家腦機接口公司工作。

Where Neuroscience Meets AI

地址： //sites.google.com/view/neurips-2020-tutorial-neurosci/home

大腦仍然是唯一已知的真正通用智能系統的例子。對人類和動物認知的研究已經揭示了一些關鍵的見解，如并行分布式處理、生物視覺和從獎賞信號中學習的想法，這些都極大影響了人工學習系統的設計。許多人工智能研究人員繼續將神經科學視為靈感和洞察力的來源。一個關鍵的困難是，神經科學是一個廣泛的、異質的研究領域，包括一系列令人困惑的子領域。在本教程中，我們將從整體上對神經科學進行廣泛的概述，同時重點關注兩個領域——計算認知神經科學和電路學習的神經科學——我們認為這兩個領域對今天的人工智能研究人員尤其相關。最后，我們將強調幾項正在進行的工作，這些工作試圖將神經科學領域的見解引入人工智能，反之亦然。

概要：

• 概述 Introduction / background (15 min)
• 認知神經科學 Cognitive neuroscience (30 min)
• 學習電路與機制神經科學， Learning circuits and mechanistic neuroscience (30 min)
• 交叉最新進展 Recent advancements at the intersection (25 min)

Google 研究科學家Mathieu Blondel在PSL大學的“機器學習的對偶性”課程材料。主題包括共軛函數，平滑技術，Fenchel對偶性，Fenchel-Young損失和塊對偶坐標上升算法。

//mblondel.org/teaching/duality-2020.pdf

這個周末，我在阿雷格里港機器學習會議上做了一個關于深度學習的優化方法的演講。在這個材料中，你會發現一階方法的概述，二階方法和一些二階方法的近似以及自然梯度下降和近似。

作者：

Christian S. Perone

個人主頁：

//blog.christianperone.com/

來自Pierre Alquier講述序列預測教程

來自深度學習數學夏季學校2020的第二節課：深度神經網絡，介紹了深度學習歷史、神經網絡等知識點。

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

經典的隨機優化結果通常假設數據的各種屬性的已知值(例如Lipschitz常數、到最優點的距離、平滑性或強凸性常數)。不幸的是，在實踐中，這些值是未知的，因此必須經過長時間的反復試驗才能找到最佳參數。

為了解決這一問題，近年來許多無參數算法已經被開發用于在線優化和在線學習。無參數算法對數據的性質不作任何假設，但收斂速度與最優優化算法一樣快。

這是一項令人興奮的工作，現在已經足夠成熟，可以教授給普通觀眾了。實際上，這些算法還沒有得到機器學習社區的適當介紹，只有少數人完全理解它們。本教程旨在彌補這一差距，介紹使用和設計無參數算法的實踐和理論。我們將介紹該領域的最新進展，包括優化、深度學習和使用內核學習的應用。

//parameterfree.com/icml-tutorial/

【導讀】來自Jordi Pons一份循環神經網絡RNNs簡明教程，37頁ppt

Deep Reinforcement Learning via Policy Optimization