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題目

生成式對抗網絡先驗貝葉斯推斷，Bayesian Inference with Generative Adversarial Network Priors

關鍵字

生成對抗網絡，貝葉斯推斷，深度學習，人工智能，計算物理學，圖像處理

簡介

當兩者通過物理模型鏈接時，貝葉斯推斷被廣泛用于根據相關場的測量來推斷并量化感興趣場的不確定性。盡管有許多應用，貝葉斯推理在推斷具有大維離散表示和/或具有難以用數學表示的先驗分布的字段時仍面臨挑戰。在本手稿中，我們考慮使用對抗性生成網絡（GAN）來應對這些挑戰。 GAN是一種深層神經網絡，具有學習給定字段的多個樣本所隱含的分布的能力。一旦對這些樣本進行了訓練，GAN的生成器組件會將低維潛矢量的iid組件映射到目標場分布的近似值。在這項工作中，我們演示了如何將這種近似分布用作貝葉斯更新中的先驗，以及它如何解決與表征復雜的先驗分布和推斷字段的大范圍相關的挑戰。我們通過將其應用于熱噪聲問題中的熱傳導問題中的推斷和量化初始溫度場中的不確定性的問題，論證了該方法的有效性，該問題由稍后的溫度噪聲測量得出。

作者

Dhruv Patel, Assad A Oberai

論文題目： Automatic structured variational inference

摘要： 概率編程的目的是在任意概率模型(程序)中自動概率推理的各個方面，這樣用戶就可以將注意力集中在建模上，而不需要處理特定的推理方法。基于梯度的自動微分隨機變分推理是一種有效的概率規劃方法。然而，任何(參數)變分方法的性能取決于適當的變分族的選擇。在這里，我們介紹了一種完全自動化的方法來構建結構化的變分族，其靈感來自于共軛模型的封閉形式更新。這些偽共軛族包含了輸入概率程序的前向傳遞，可以捕獲復雜的統計相關性。偽共軛族具有與輸入概率程序相同的空間和時間復雜度，因此在很大的一類模型中是可處理的。我們將自動變分方法應用于包括深度學習組件在內的多種高維推理問題。

題目：* Spatio-Temporal Alignments: Optimal transport through space and time

摘要：

比較在空間和時間上定義的數據是出了名的困難，因為它涉及到對空間和時間可變性進行量化，同時還要考慮到數據的時間結構。動態時間扭曲(DTW)計算時間序列與時間順序之間的最佳對齊，但在本質上不考慮空間變化。摘要提出了一種新的時間-空間比對算法，該算法利用正則化最優轉移來處理時間樣本間的空間差異。我們的時間對齊是通過一種稱為軟DTW的平滑變式來處理的，為此我們證明了一個新的性質:軟DTW隨時間的變化呈二次增長。我們使用的軟dtw中的代價矩陣是用不平衡的OT來計算的，以處理觀測值不是歸一化概率的情況。手寫字母和腦成像數據的實驗證實了我們的理論發現，并說明STA作為時空數據的不同有效性。

作者簡介：

Hicham Janati，三年級博士生，目前的工作是為神經科學設計具有最佳傳輸效果的機器學習模型。個人主頁：

Marco Cuturi，谷歌大腦研究科學家,巴黎理工學院CREST-ENSAE統計學教授，研究興趣:機器學習，最優運輸，優化，時間序列，內核。個人主頁：

課程題目

在線變分推斷：A Regret Bound for Online Variational Inference

課程介紹

本課程重點講述了在線變分推理在機器學習的強大之處，提出了一種近似后驗的快速算法，將應用它在CIFAR-10、ImageNet上訓練深層神經網絡，改進不確定度量化。

課程作者

Badr-EddineChérief-Abdellatif，

Pierre Alquier，RIKEN高級情報中心項目貝葉斯近似推理小組研究員。

Emtiyaz Khan，東京RIKEN 高級智能項目（AIP）中心的團隊負責人，東京農業科技大學（TUAT）電子工程系的客座教授。

論文名字

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

論文摘要

貝葉斯神經網絡（BNNs）通過對網絡權值進行貝葉斯推理，將不確定性估計引入到深層網絡中。然而，這樣的模型帶來了推理的挑戰，而且具有權重不確定性的bnn很少能獲得優于標準模型的性能。本文通過對深度神經網絡結構進行貝葉斯推理，提出了一種新的貝葉斯深度學習方法。借鑒神經結構搜索的思想，將網絡結構定義為計算節點間再鄧頓運算的選通權值，并應用隨機變量推理技術來學習網絡的結構分布。從經驗上看，該方法大大超過了先進的深層神經網絡，完成了一系列的分類和分割任務。更重要的是，我們的ap方法還保留了貝葉斯原理的優點，比包括MC-dropout和variationalBNNs算法（如噪聲EK-FAC）在內的強基線產生了改進的不確定性估計。

論文作者

鄧志杰，羅玉岑，朱軍軍，張博博，來自于清華大學THBI實驗室，BNRist中心理工學院 ，計算機科學與技術系，人工智能研究所，Intell國家重點實驗室。

論文題目： A Structural Graph Representation Learning Framework

論文摘要： 許多基于圖的機器學習任務的成功在很大程度上取決于從圖數據中學習到的適當表示。大多數工作都集中在于學習保留鄰近性的節點嵌入，而不是保留節點之間結構相似性的基于結構的嵌入。這些方法無法捕獲對基于結構的應用程序(如web日志中的visitor stitching)至關重要的高階結構依賴和連接模式。在這項工作中，我們闡述了高階網絡表示學習，并提出了一個稱為HONE的通用框架，用于通過節點鄰域中的子圖模式(network motifs, graphlet orbits/positions)從網絡中學習這種結構性節點嵌入。HONE引入了一種通用的diffusion機制和一種節省空間的方法，該方法避免了使用k-step線性算子來顯式構造k-step motif-based矩陣。此外，HONE被證明是快速和有效的，最壞情況下的時間復雜度幾乎是線性的。實驗結果表明，該算法能有效地處理大量的網絡日志數據，包括鏈接預測和visitor stitching。

作者簡介：

Ryan A. Rossi，目前在Adobe Research工作，研究領域是機器學習；涉及社會和物理現象中的大型復雜關系（網絡/圖形）數據的理論、算法和應用。在普渡大學獲得了計算機科學博士和碩士學位。

Nesreen K. Ahmed，英特爾實驗室的高級研究員。我在普渡大學計算機科學系獲得博士學位，在普渡大學獲得統計學和計算機科學碩士學位。研究方向是機器學習和數據挖掘，涵蓋了大規模圖挖掘、統計機器學習的理論和算法，以及它們在社會和信息網絡中的應用。

主題： Tractable Probabilistic Models: Representations, Algorithms, Learning, and Applications

摘要： 在本教程中，我們將提供一個豐富的TPM文獻的額外說明，從有關混合和樹模型的開創性工作開始，到最新的表示，如概率電路。在這樣做的同時，我們將強調概率推理和學習中難處理性的來源，回顧不同可處理表示所采用的解決方案來克服它們，并討論它們是如何權衡以保證可處理性的。此外，我們將放大當前最先進的胎壓監測系統，分離并理解填充這一領域的模型（ACs、CNs、DNNFs、d-DNNFs、OBDDs、PSDDs、SDD、SPN等）的“字母湯”。我們將展示如何在一個統一的框架下將這些模型表示為概率電路，討論哪些結構屬性描述了每個模型類并實現了不同類型的可跟蹤性。我們將討論主要的算法范例，從數據中自動學習TPMs的結構和參數。最后，我們將展示幾個成功的應用場景，其中TPMs被用作替代或與難處理模型結合使用，包括圖像分類、完成和生成、場景理解、活動識別、語言和語音建模、生物信息學、協作過濾、驗證和診斷。

邀請嘉賓：

Guy Van den Broeck，是加州大學洛杉磯分校計算機科學系的助理教授和Samueli研究員，負責指導統計和關系人工智能（StarAI）實驗室。他的研究興趣是機器學習（統計關系學習、可處理學習、概率編程），知識表示和推理（概率圖形模型、提升概率推理、知識匯編、概率數據庫）和一般人工智能。蓋伊的作品獲得了UAI、ILP和KR等主要人工智能領域的最佳論文獎，并在AAAI獲得杰出論文榮譽獎。

Nicola Di Mauro，他自2005年起擔任巴里奧爾多莫羅大學計算機科學系助理教授，是拉康實驗室機器學習小組的成員。2005年，他在巴里-奧爾多-莫羅大學獲得博士學位。他的主要研究方向是統計關系學習、概率深度學習和機器學習及其應用。

Antonio Vergari，他目前是加州大學洛杉磯分校（UCLA）StarAI實驗室的博士后研究員，致力于整合可處理的概率推理和深度表示。此前，他是德國圖賓根馬克斯普朗克智能系統研究所的博士后，在那里，他致力于通過可處理的概率模型實現機器學習和數據科學的自動化。

題目：* Certified Adversarial Robustness with Additive Noise

摘要：

對抗性數據實例的存在引起了深度學習社區的高度重視;相對于原始數據，這些數據似乎受到了最小程度的干擾，但從深度學習算法得到的結果卻非常不同。盡管已經考慮了開發防御模型的大量工作，但大多數此類模型都是啟發式的，并且常常容易受到自適應攻擊。人們對提供理論魯棒性保證的防御方法進行了深入的研究，但是當存在大規模模型和數據時，大多數方法都無法獲得非平凡的魯棒性。為了解決這些限制，我們引入了一個可伸縮的框架，并為構造對抗性示例提供了輸入操作規范的認證邊界。我們建立了對抗擾動的魯棒性與加性隨機噪聲之間的聯系，并提出了一種能顯著提高驗證界的訓練策略。我們對MNIST、CIFAR-10和ImageNet的評估表明，該方法可擴展到復雜的模型和大型數據集，同時對最先進的可證明防御方法具有競爭力的魯棒性。

作者簡介：

Changyou Chen是紐約州立大學布法羅分校計算機科學與工程系的助理教授，研究興趣包括貝葉斯機器學習、深度學習和深度強化學習。目前感興趣的是:大規模貝葉斯抽樣和推理、深度生成模型，如VAE和GAN、用貝葉斯方法進行深度強化學習。

論文題目：
Latent Relation Language Models

論文摘要： 在本文中，我們提出了潛在關系語言模型（LRLM），它是一類語言模型，它通過知識圖的關系參數化文檔中單詞和其中出現的實體的聯合分布。 該模型具有許多吸引人的屬性：它不僅提高了語言建模性能，而且還能夠注釋實體跨度對于關聯文本的后驗概率。 實驗表明，在基于單詞的基準語言模型和結合了知識圖譜信息的先前方法上，經驗性改進。 定性分析進一步證明了該模型在上下文中學習最佳預測適當關系的能力。