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題目： An Overview of Privacy in Machine Learning

序言： 在過去幾年中，谷歌、微軟和亞馬遜等供應商已經開始為客戶提供軟件接口，使他們能夠輕松地將機器學習任務嵌入到他們的應用程序中。總的來說，機構現在可以使用機器學習作為服務(MLaaS)引擎來外包復雜的任務，例如訓練分類器、執行預測、聚類等等。他們還可以讓其他人根據他們的數據查詢模型。當然，這種方法也可以在其他情況下使用(并且經常提倡使用)，包括政府協作、公民科學項目和企業對企業的伙伴關系。然而，如果惡意用戶能夠恢復用于訓練這些模型的數據，那么由此導致的信息泄漏將會產生嚴重的問題。同樣，如果模型的內部參數被認為是專有信息，那么對模型的訪問不應該允許對手了解這些參數。在本文中，我們對這一領域的隱私挑戰進行了回顧，系統回顧了相關的研究文獻，并探討了可能的對策。具體地說，我們提供了大量關于機器學習和隱私相關概念的背景信息。然后，我們討論了可能的對抗模型和設置，涵蓋了與隱私和/或敏感信息泄漏有關的廣泛攻擊，并回顧了最近試圖防御此類攻擊的結果。最后，我們總結出一系列需要更多工作的開放問題，包括需要更好的評估、更有針對性的防御，以及研究與政策和數據保護工作的關系。

本文綜述了元學習在圖像分類、自然語言處理和機器人技術等領域的應用。與深度學習不同，元學習使用較少的樣本數據集，并考慮進一步改進模型泛化以獲得更高的預測精度。我們將元學習模型歸納為三類: 黑箱適應模型、基于相似度的方法模型和元學習過程模型。最近的應用集中在將元學習與貝葉斯深度學習和強化學習相結合，以提供可行的集成問題解決方案。介紹了元學習方法的性能比較，并討論了今后的研究方向。

隨著深度學習在視覺、推薦系統、自然語言處理等諸多領域的不斷發展，深度神經網絡(DNNs)在生產系統中得到了廣泛的應用。大數據集的可用性和高計算能力是這些進步的主要因素。這些數據集通常是眾包的，可能包含敏感信息。這造成了嚴重的隱私問題，因為這些數據可能被濫用或通過各種漏洞泄露。即使云提供商和通信鏈路是可信的，仍然存在推理攻擊的威脅，攻擊者可以推測用于訓練的數據的屬性，或者找到底層的模型架構和參數。在這次調查中，我們回顧了深度學習帶來的隱私問題，以及為解決這些問題而引入的緩解技術。我們還指出，在測試時間推斷隱私方面的文獻存在空白，并提出未來可能的研究方向。

主題： Deep Learning on Knowledge Graph for Recommender System: A Survey

摘要： 最近的研究表明，知識圖譜（KG）在提供有價值的外部知識以改進推薦系統（RS）方面是有效的。知識圖譜能夠編碼連接兩個對象和一個或多個相關屬性的高階關系。借助于新興的GNN，可以從KG中提取對象特征和關系，這是成功推薦的一個重要因素。本文對基于GNN的知識感知深度推薦系統進行了綜述。具體來說，我們討論了最新的框架，重點是它們的核心組件，即圖嵌入模塊，以及它們如何解決實際的推薦問題，如可伸縮性、冷啟動等。我們進一步總結了常用的基準數據集、評估指標以及開源代碼。最后，我們對調查結果進行了總結，并提出了這一快速發展領域的潛在研究方向。

題目： Survey of Personalization Techniques for Federated Learning

簡介：

聯邦學習使機器學習模型可以從分散的數據中學習，而不會損害隱私。 聯邦學習的標準制定為所有客戶提供了一種共享模型。 由于跨設備的非IID數據分布造成的統計異質性通常導致以下情況：對于某些客戶，僅對自己的私有數據進行訓練的局部模型的性能要優于全局共享模型，從而喪失了參與該過程的動力。 已經提出了幾種技術來個性化全局模型，以更好地為單個客戶服務。 本文強調了個性化的必要性，并對有關該主題的最新研究進行了調查。

目錄：

題目： Anomalous Instance Detection in Deep Learning: A Survey

摘要：

深度學習(DL)容易受到分布不均勻和對抗性示例的影響，從而導致不正確的輸出。為了使DL更具有魯棒性，最近提出了幾種方法:異常檢測技術來檢測(并丟棄)這些異常樣本。本研究試圖為基于DL的應用程序異常檢測的研究提供一個結構化的、全面的概述。我們根據現有技術的基本假設和采用的方法為它們提供了一個分類。我們討論了每個類別中的各種技術，并提供了這些方法的相對優勢和劣勢。我們在這次調查中的目標是提供一個更容易并且更好理解的技術，這項技術是在這方面已經做過研究的，且屬于不同的類別的。最后，我們強調了在DL系統中應用異常檢測技術所面臨的未解決的研究挑戰，并提出了一些具有重要影響的未來研究方向。

人工智能(AI)的成功應該在很大程度上歸功于豐富數據的可獲得性。然而，實際情況并非如此，行業中的開發人員常常面臨數據不足、不完整和孤立的情況。因此，聯邦學習被提議通過允許多方在不顯式共享數據的情況下協作構建機器學習模型，同時保護數據隱私，來緩解這種挑戰。然而，現有的聯邦學習算法主要集中在數據不需要顯式標記或者所有數據都有標記的情況下。然而在現實中，我們經常會遇到這樣的情況，標簽數據本身是昂貴的，沒有足夠的標簽數據供應。雖然這類問題通常通過半監督學習來解決，但據我們所知，聯邦半監督學習還沒有投入任何努力。在這項調查中，我們簡要地總結了目前流行的半監督算法，并對聯邦半監督學習做了簡要的展望，包括可能的方法、設置和挑戰。

題目： A Survey on Distributed Machine Learning

簡介： 在過去十年中，對人工智能的需求已顯著增長，并且這種增長得益于機器學習技術的進步以及利用硬件加速的能力，但是，為了提高預測質量并在復雜的應用程序中提供可行的機器學習解決方案，需要大量的訓練數據。盡管小型機器學習模型可以使用一定數量的數據進行訓練，但用于訓練較大模型（例如神經網絡）的輸入與參數數量成指數增長。由于處理訓練數據的需求已經超過了計算機器的計算能力的增長，因此急需在多個機器之間分配機器學習工作量，并將集中式的精力分配到分配的系統上。這些分布式系統提出了新的挑戰，最重要的是訓練過程的科學并行化和相關模型的創建。本文通過概述傳統的（集中的）機器學習方法，探討了分布式機器學習的挑戰和機遇，從而對當前的最新技術進行了廣泛的概述，并對現有的技術進行研究。

論文主題： Recent Advances in Deep Learning for Object Detection

論文摘要： 目標檢測是計算機視覺中的基本視覺識別問題，并且在過去的幾十年中已得到廣泛研究。目標檢測指的是在給定圖像中找到具有精確定位的特定目標，并為每個目標分配一個對應的類標簽。由于基于深度學習的圖像分類取得了巨大的成功，因此近年來已經積極研究了使用深度學習的對象檢測技術。在本文中，我們對深度學習中視覺對象檢測的最新進展進行了全面的調查。通過復習文獻中最近的大量相關工作，我們系統地分析了現有的目標檢測框架并將調查分為三個主要部分：（i）檢測組件，（ii）學習策略（iii）應用程序和基準。在調查中，我們詳細介紹了影響檢測性能的各種因素，例如檢測器體系結構，功能學習，建議生成，采樣策略等。最后，我們討論了一些未來的方向，以促進和刺激未來的視覺對象檢測研究。與深度學習。