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多模態機器學習(MMML)是一個充滿活力的多學科研究領域，通過整合和建模多種交流模態(包括語言、聲音和視覺信息)來實現人工智能的一些原始目標。隨著對視聽語音識別的初步研究，以及最近的語言和視覺項目，如圖像和視頻字幕，這個研究領域給多模態研究人員帶來了一些獨特的挑戰，因為數據的異質性和模式之間經常發現的偶然性。本課程將教授與MMML相關的基本數學概念，包括多模態對齊與融合、異質表示學習和多流時間建模。我們還將回顧最近描述最先進的MMML概率模型和計算算法的論文，并討論當前和即將面臨的挑戰。

本課程將介紹機器學習和深度學習中與多模態機器學習中的五個主要挑戰相關的基本數學概念:(1)多模態表示學習，(2)平移與映射，(3)模態對齊，(4)多模態融合和(5)協同學習。這些包括但不限于，多模態自動編碼器，深度典型相關分析，多核學習，注意力模型和多模態遞歸神經網絡。本課程還將討論MMML的許多最新應用，包括多模式的情感識別、圖像和視頻字幕以及跨模式的多媒體檢索。

課程目錄:

• 課程導論
• 多模態應用與數據集
• 基本概念：神經網絡
• 網絡優化
• 視覺單模態表示學習
• 語言單模態表示學習
• 多模態表示學習
• 多模態對齊
• 結構化表示
• 概率圖模型
• 判別性圖模型
• 神經生成模型
• 強化學習
• 多模態強化學習
• 融合與協同學習
• 多語言表示學習

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。

來自深度學習數學夏季學校2020的第一節課：深度學習即統計學習，介紹了深度學習與統計學習一系列的關系知識點。

機器學習暑期學校(MLSS)系列開始于2002年，致力于傳播統計機器學習和推理的現代方法。今年因新冠疫情在線舉行，從6月28號到7月10號講述了眾多機器學習主題。本文推薦來自帝國理工學院Michael Bronstein教授講述《幾何深度學習》，166頁ppt系統性講述了幾何深度學習基礎知識和最新進展，非常干貨。

地址： //mlss.tuebingen.mpg.de/2020/schedule.html

作者介紹 Michael Bronstein，倫敦帝國理工學院教授，Twitter 圖機器學習研究負責人，CETI 項目機器學習領導、Twitter 圖機器學習負責人、研究員、教師、企業家和投資者。

幾何深度學習

在過去的幾年，深度學習方法在多個領域取得了前所未有的成就，比如計算機視覺和語言識別。目前研究者主要將深度學習方法應用于歐氏結構數據，然而有些非常重要的應用需要處理非歐氏空間結構的數據，比如圖和流形。這些幾何數據在許多任務重的重要性越來越多高，比如3D視覺、傳感網絡、藥品研發、生物醫藥、推薦系統以及各種web程序。深度學習在這些方面的應用有著明顯的滯后，這是因為處理的對象的非歐性質使得在深層網絡中對其基本操作的定義相當麻煩。

本教程的目的是介紹幾何深度學習在圖和流形數據上的最新成果，并綜述針對這些問題的解決方法、關鍵難點和未來的研究方向。

【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

在過去幾年里，注意力和記憶已經成為深度學習的兩個重要的新組成部分。本講座由DeepMind研究科學家Alex Graves講授現在廣泛使用的注意力機制，包括任何深度網絡中的內隱注意力，以及離散和可區分的變體的顯性注意力。然后討論了具有外部記憶的網絡，并解釋了注意力是如何為他們提供選擇性回憶的。它簡要地回顧了Transformer，一種特別成功的注意力網絡類型，最后看可變計算時間，這可以被視為一種形式的“注意力集中”。

地址：

//ua-cam.com/video/AIiwuClvH6k/deepmind-x-ucl-deep-learning-lectures-8-12-attention-and-memory-in-deep-learning.html

Alex Graves在愛丁堡大學(University of Edinburgh)完成了理論物理學的理學學士學位，在劍橋大學(University of Cambridge)完成了數學的第三部分，在IDSIA與尤爾根·施米德胡貝爾(Jurgen Schmidhuber)一起完成了人工智能博士學位，之后在慕尼黑工業大學(technology University of Munich)和杰夫·辛頓(Geoff Hinton)一起完成了博士后學位。他現在是DeepMind的一名研究科學家。他的貢獻包括用于序列標簽的連接主義時態分類算法，隨機梯度變分推理，神經圖靈機/可微分神經計算機架構，以及用于強化學習的A2C算法。

關于講座系列：

深度學習講座系列是DeepMind與UCL人工智能中心之間的合作。在過去的十年中，深度學習已發展成為領先的人工智能范例，使我們能夠以前所未有的準確性和規模從原始數據中學習復雜的功能。深度學習已應用于對象識別，語音識別，語音合成，預測，科學計算，控制等問題。由此產生的應用程序觸及我們在醫療保健和醫學研究，人機交互，通信，運輸，保護，制造以及人類努力的許多其他領域中的所有生活。認識到這一巨大影響，深度學習的先驅獲得了2019年圖靈獎，這是計算機領域的最高榮譽。

在本系列講座中，來自領先的AI研究實驗室DeepMind的研究科學家針對深度學習中的一系列令人興奮的主題進行了12次講座，內容涵蓋了通過圍繞記憶，注意力和生成建模的先進思想來訓練神經網絡的基礎知識，以及重要的 負責任的創新主題。

深度學習注意力與記憶機制

【導讀】來自Sayak Paul講解的 模型優化基礎，值得學習

【導讀】深度學習中的優化問題是非常關鍵的。今年國立臺灣大學教授、IEEE Fellow、ACM Fellow、AAAI Fellow，也是大名鼎鼎LIBSVM作者林智仁教授開設了《深度學習優化方法》課程，講解深度學習涉及到非常難的非凸優化問題，研究了深度學習優化方法的實現，值得跟蹤學習。

//www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/courses/optdl2020/

Chih-Jen Lin，現任臺灣大學計算機科學系特聘教授。1993年獲國立臺灣大學學士學位，1998年獲密歇根大學博士學位。他的主要研究領域包括機器學習、數據挖掘和數值優化。他最著名的工作是支持向量機(SVM)數據分類。他的軟件LIBSVM是最廣泛使用和引用的支持向量機軟件包之一。由于他的研究工作，他獲得了許多獎項，包括ACM KDD 2010和ACM RecSys 2013最佳論文獎。因為他對機器學習算法和軟件設計的貢獻，他是IEEE fellow，AAAI fellow，ACM fellow。更多關于他的信息可以在

目錄內容：

• 正則化線性分類
• 全連接網絡優化問題
• 卷積神經網絡優化問題

本課程涉及深度學習和表示學習的最新技術，重點是有監督和無監督的深度學習、嵌入方法、度量學習、卷積網和遞歸網，并應用于計算機視覺、自然語言理解和語音識別。

第五講：

第六講：

第七講：