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主題： Large-scale and high-dimensional statistical learning methods and algorithms

摘要： 在過去的二十年中，基因組學，神經科學，經濟學和互聯網服務等許多領域已經產生了越來越大的，具有高維，大樣本量或兩者兼有的數據集。這為我們提供了前所未有的機會，可以從數據中檢索和推斷出有價值的信息。同時，這也給統計方法和計算算法提出了新的挑戰。一方面，我們希望制定一個合理的模型來捕獲所需的結構并提高統計估計和推斷的質量。另一方面，面對越來越大的數據集，計算可能是一個很難得出有意義結論的障礙。本文站在兩個主題的交集上，提出了統計方法來捕獲數據中的所需結構，并尋求可擴展的方法來優化超大型數據集的計算。我們提出了使用套索/彈性網解決大規模稀疏回歸問題的可擴展且靈活的框架，以及在存在多個相關響應和其他細微差別（例如缺失值）的情況下解決稀疏降階回歸的可擴展框架。針對R軟件包snpnet和multiSnpnet中PLINK 2.0格式的基因組數據開發了優化的實現。這兩種方法已在UK Biobank的超大型和超大規模研究中得到證明，并且與傳統的預測建模方法相比有了顯著改進。此外，我們考慮另一類高維問題，即異類因果效應估計。與監督學習不同，此類問題的主要挑戰在于，在歷史數據中，我們從未觀察到硬幣的另一面，因此我們無法獲得治療之間真正差異的地面真理。我們建議采用非參數統計學習方法，尤其是梯度增強和多元自適應回歸樣條，以根據可用的預測因子來估計治療效果。

題目： Review of Mathematical frameworks for Fairness in Machine Learning

摘要：

從數學的角度回顧了過去幾年文獻中提出的主要公平定義和公平學習方法。根據基于獨立的方法，考慮如何構建公平的算法，以及與可能不公平的情況相比，算法性能下降的后果。這相當于公平的價格由標準統計均等或機會均等給出。給出了最優公平分類器和最優公平預測器(在線性回歸高斯模型下)在機會均等意義下的新結果。

題目： Random Features for Kernel Approximation: A Survey in Algorithms, Theory, and Beyond

摘要： 隨機特征是統計機器學習中最受歡迎的研究課題之一。相關作品獲得2017年NeurIPS test-of-time獎和2019年ICML最佳論文入圍。然而，關于這一主題的全面研究似乎缺失，從而導致不同的、有時相互矛盾的說法。在這項綜述中，我們試圖全面和系統地回顧過去十年在算法和理論方面的隨機特征的工作。首先，根據具有代表性的隨機特征算法的采樣方法、學習過程、方差約簡和訓練數據的利用，總結了這些算法的基本特征、主要動機和貢獻。其次，我們回顧了隨機特征的理論結果，以回答關鍵問題:在學習估計器中，需要多少隨機特征才能保證高近似質量或不損失經驗風險和預期風險。第三，在多個大規模基準數據集上，綜合評價了常用的基于隨機特征的算法在分類和回歸方面的逼近質量和預測性能。最后，通過研究隨機特征與當前超參數化深度神經網絡(DNNs)之間的關系，利用隨機特征分析超參數化網絡，以及現有理論結果的差距，將隨機特征與當前超參數化深度神經網絡(DNNs)聯系起來。因此，這項綜述可以作為一個溫和的使用指南，讓從業者遵循這個主題，應用有代表性的算法，并掌握各種技術假設下的理論結果。我們認為，這項綜述有助于促進對這一主題正在進行的問題的討論，特別是，它闡明了有前途的研究方向。

主題： A Review on Deep Learning Techniques for Video Prediction

摘要： 預測，預期和推理未來結果的能力是智能決策系統的關鍵組成部分。鑒于深度學習在計算機視覺中的成功，基于深度學習的視頻預測已成為有前途的研究方向。視頻預測被定義為一種自我監督的學習任務，它代表了一個表示學習的合適框架，因為它展示了提取自然視頻中潛在模式的有意義的表示的潛在能力。視頻序列預測的深度學習方法。我們首先定義視頻預測的基礎知識，以及強制性的背景概念和最常用的數據集。接下來，我們會仔細分析根據擬議的分類法組織的現有視頻預測模型，突出顯示它們的貢獻及其在該領域的意義。數據集和方法的摘要均附有實驗結果，有助于在定量基礎上評估現有技術。通過得出一些一般性結論，確定開放研究挑戰并指出未來的研究方向來對本文進行總結。

題目： A Survey on Edge Intelligence

簡介：

邊緣智能是指一組連接的系統和設備，用于在靠近基于人工智能捕獲數據的位置進行數據收集，緩存，處理和分析。邊緣智能的目的是提高數據處理的質量和速度，并保護數據的隱私和安全性。盡管最近出現，從2011年到現在，這個研究領域在過去五年中顯示出爆炸性增長。在本文中，我們對有關邊緣智能的文獻進行了全面的調查。我們首先根據與擬議和部署的系統有關的理論和實踐結果，確定邊緣智能的四個基本組成部分，即邊緣緩存，邊緣訓練，邊緣推理和邊緣卸載。然后，我們通過檢查四個組成部分每個的研究結果和觀察結果，來對解決方案的狀態進行系統的分類，并提出一種分類法，其中包括實際問題，采用的技術和應用目標。對于每個類別，我們從采用的技術，目標，性能，優點和缺點等方面詳細闡述，比較和分析文獻。本調查文章全面介紹了邊緣智能及其應用領域。此外，我們總結了新興研究領域的發展和當前的最新技術，并討論了重要的開放性問題以及可能的理論和技術解決方案。

題目： Optimization of Retrieval Algorithms on Large Scale Knowledge Graphs

摘要： 知識圖譜在最近的知識挖掘和發現中發揮了重要的作用，例如在生命科學或生物信息學領域。雖然在查詢優化、查詢變換以及大規模知識圖譜的存儲和檢索等方面已經做了大量的研究，但算法優化仍然是使用圖數據的主要挑戰和關鍵因素。在大規模標記屬性圖上優化算法的研究很少。在這里，我們提出了兩種優化方法，并將它們與直接查詢圖數據庫的簡單方法進行了比較。我們工作的目的是確定像Neo4j這樣的圖形數據庫的限制因素，我們描述了一個解決這些挑戰的新方案。為此，我們建議使用一個分類模式來區別圖數據庫中問題的復雜性。我們在一個測試系統上評估我們的優化方法，該測試系統包含一個由文本挖掘數據豐富的生物醫學出版物數據派生的知識圖譜。這個密集的圖譜有超過71M的節點和850M的關系數據。結果是非常令人鼓舞的，根據問題的不同，我們能夠顯示44到3839之間的加速因子。

簡介： 生成對抗網絡（GANs）是最近的熱門研究主題。自2014年以來，人們對GAN進行了廣泛的研究，并且提出了許多算法。但是，很少有全面的研究來解釋不同GAN變體之間的聯系以及它們是如何演變的。在本文中，我們嘗試從算法，理論和應用的角度對各種GAN方法進行敘述。首先，詳細介紹了大多數GAN算法的動機，數學表示形式和結構。此外，GAN已與其他機器學習算法結合用于特定應用，例如半監督學習，遷移學習和強化學習。本文比較了這些GAN方法的共性和差異。其次，研究了與GAN相關的理論問題。第三，說明了GAN在圖像處理和計算機視覺，自然語言處理，音樂，語音和音頻，醫學領域以及數據科學中的典型應用。最后，指出了GAN未來的開放研究問題。

目錄：

?【導讀】NeurIPS 2019剛落下帷幕，大會發布了7篇最佳論文，一系列論文和tutorial，涉及很多熱點比如圖機器學習、元學習、核方法、軟硬一體化等。不得不看！NeurIPS 2019三個關鍵研究熱點趨勢：貝葉斯、GNN、凸優化。來自東京RIKEN研究中心的Emtiyaz Khan給了關于以貝葉斯原理進行深度學習的教程《Deep Learning with Bayesian Principles》，共有86頁ppt，以及撰寫了最新的論文，講述貝葉斯和深度學習如何結合到一起進行學習新算法，提出了一種基于貝葉斯原理的學習規則，它使我們能夠連接各種各樣的學習算法。利用這一規則，可以在概率圖形模型、連續優化、深度學習、強化學習、在線學習和黑盒優化等領域得到廣泛的學習算法。非常具有啟發性，值得查看！

深度學習和貝葉斯學習被認為是兩個完全不同的領域，通常用于互補的設置情景。顯然，將這兩個領域的思想結合起來是有益的，但鑒于它們的根本區別，我們如何才能做到這一點呢?

本教程將介紹現代貝葉斯原理來填補這一空白。利用這些原理，我們可以推出一系列學習算法作為特例，例如，從經典算法，如線性回歸和前向后向算法，到現代深度學習算法，如SGD、RMSprop和Adam。然后，這個視圖提供了新的方法來改進深度學習的各個方面，例如，不確定性、健壯性和解釋。它也使設計新的方法來解決挑戰性的問題，如那些出現在主動學習，持續學習，強化學習等。

總的來說，我們的目標是讓貝葉斯和深度學習比以往任何時候都更接近，并激勵它們一起工作，通過結合他們的優勢來解決具有挑戰性的現實問題。

題目： Neural Machine Translation: A Review

簡介： 機器翻譯(MT)是將書面文本從一種自然語言自動翻譯成另一種自然語言，近年來，機器翻譯領域經歷了一次重大的范式轉變。統計機器翻譯主要依賴于各種基于計數的模型，在過去幾十年中一直主導機器翻譯的研究，但現在它已在很大程度上被神經機器翻譯(NMT)所取代。在這項工作中，我們將追溯現代NMT架構的起源到詞和句子嵌入和早期的例子的編碼器-解碼器網絡家族。最后，我們將對該領域的最新趨勢進行調查。

題目： Reinforcement Learning:Theory and Algorithms

簡介：

強化學習是近幾年研究的熱點，特別是伴隨DeepMind AlphaGo的出現名聲大噪。強化學習(RL)是一種機器學習范式，在這種范式中，agent從經驗中學習完成順序決策任務，RL在機器人、控制、對話系統、醫療等領域有廣泛的應用。《強化學習：理論與算法》這本書講述了強化學習最新進展，包括MDP、樣本復雜度、策略探索、PG、值函數等關鍵議題，是了解強化學習的材料。

章節：

• 第一章：馬爾科夫決策過程MDP 預介紹
• 第二章：生成模型的樣本復雜度
• 第三章：強化學習的策略探索
• 第四章：策略梯度方法
• 第五章：值函數近似
• 第六章：RL的戰略探索和豐富的觀測資料
• 第七章：行為克隆和學徒學習

作者簡介：

Alekh Agarwal目前是微軟人工智能研究中心的研究員，領導強化學習研究小組。之前，在加州大學伯克利分校獲得計算機科學博士學位后，與彼得·巴特利特(Peter Bartlett)和馬丁·溫賴特(Martin Wainwright)一起在紐約微軟研究院(Microsoft Research)度過了六年美好的時光。

姜楠，UIUC助理教授，機器學習研究員。核心研究領域是強化學習(RL)，關注于RL的樣本效率，并利用統計學習理論中的思想來分析和開發RL算法。

沙姆·卡卡德(Sham M. Kakade)是華盛頓研究基金會(Washington Research Foundation)數據科學主席，同時在華盛頓大學(University of Washington)艾倫學院(Allen School)和統計學系任職。他致力于機器學習的理論基礎，專注于設計(和實現)統計和計算效率的算法。