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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。

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。本文推薦來自牛津大學Yee Whye Teh教授講述《元學習》，165頁ppt系統性講述了元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

Yee Whye Teh是牛津大學統計學系的統計機器學習教授，也是DeepMind研究人工智能的科學家。他在多倫多大學(Geoffrey E. Hinton教授)獲得博士學位，并在加州大學伯克利分校(Michael I. Jordan教授)和新加坡國立大學(Lee Kuan Yew博士后研究員)從事博士后工作。在進入牛津大學和DeepMind之前，他是一名講師，后來在倫敦大學學院(UCL)蓋茨比計算神經科學單元(Gatsby computing Neuroscience Unit)擔任讀者。他計劃聯合主席(Michael Titterington教授)人工智能國際會議和統計(AISTATS) 2010年,項目主持國際會議(Precup試圖教授)在2017年機器學習(ICML),和am /貝葉斯分析的副主編,IEEE模式分析與機器智能,機器學習日報,統計科學,英國皇家統計學會期刊B輯和機器學習研究期刊。他曾多次擔任NIPS、ICML和AISTATS的區域主席。他的研究興趣橫跨機器學習和計算統計學，包括概率方法、貝葉斯非參數學和深度學習。他開發了新穎的模型以及高效的推理和學習算法。

【導讀】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。本文推薦來自德國人工智能教授 Bernhard Sch?lkopf教授講述《因果性》，177頁ppt系統性講述了機器學習中的因果性，非常干貨。

由Judea Pearl開創的圖因果推理起源于人工智能(AI)的研究，在很長一段時間內與機器學習領域幾乎沒有聯系。本文認為，機器學習和人工智能的硬開放問題本質上與因果關系有關，并解釋了該領域是如何開始理解它們的。

近年來，機器學習社區對因果關系的興趣顯著增加。我對因果關系的理解是由Judea Pearl和許多合作者和同事所啟發的，其中的大部分內容來自與Dominik Janzing和Jonas Peters合著的一本書(Peters et al.， 2017)。我已經在各種場合談論過這個話題，其中一些正在進入機器學習的主流，特別是因果建模可以提升機器學習模型的魯棒性。因果性和機器學習的交叉的發展令人興奮。這篇報告不僅能夠對討論因果思維對AI的重要性有所幫助，而且還可以為機器學習的觀眾介紹一些圖或結構因果模型的相關概念。

盡管最近取得了諸多成功，但如果我們將機器學習的能力與動物的能力進行比較，我們會發現，在一些動物擅長的關鍵技能上，前者相當糟糕。這包括遷移到新問題,任何形式的泛化,不是從一個數據點到下一個從相同的分布(采樣),而是從一個問題到下一個——都被稱為泛化。這個缺點并不是太令人吃驚，因為機器學習經常忽略生物大量使用的信息: 世界干預、領域遷移、時間結構。最后，機器學習也不擅長思考，在康拉德洛倫茨的意義上，即，在想象的空間中行動。我認為，因果性關注建模和推理，可以對理解和解決這些問題做出實質性的貢獻，從而將該領域帶入下一個層次。

視頻： //www.youtube.com/watch?v=btmJtThWmhA&feature=youtu.be

目錄內容：

• 背景介紹
• 結構化因果模型
• 獨立機制與解纏分解
• 做微積分
• 混淆
• 因果發現：兩變量情況
• 因果機器學習
• 時間序列

隨著機器學習模型越來越多地用于在醫療保健和刑事司法等高風險環境中幫助決策者，確保決策者(最終用戶)正確理解并信任這些模型的功能非常重要。我們將回顧了解模型的可解釋性和explainability的概念,詳細討論不同類型的可說明的模型(例如,基于原型方法,稀疏線性模型、基于規則的技術,廣義可加模型),事后解釋(黑箱解釋，包括反事實解釋和顯著性映射)，并探索可解釋性與因果性、調試和公平性之間的聯系。可解釋機器學習這些應用可以極大地受益于模型的可解釋性，包括刑事司法和醫療保健。

隨著機器學習、圖形處理技術和醫學成像數據的迅速發展，機器學習模型在醫學領域的使用也迅速增加。基于卷積神經網絡(CNN)架構的快速發展加劇了這一問題，醫學成像社區采用這種架構來幫助臨床醫生進行疾病診斷。自2012年AlexNet取得巨大成功以來，CNNs越來越多地被用于醫學圖像分析，以提高臨床醫生的工作效率。近年來，三維(3D) CNNs已被用于醫學圖像分析。在這篇文章中，我們追溯了3D CNN的發展歷史，從它的機器學習的根源，簡單的數學描述3D CNN和醫學圖像在輸入到3D CNNs之前的預處理步驟。我們回顧了在不同醫學領域，如分類、分割、檢測和定位，使用三維CNNs(及其變體)進行三維醫學成像分析的重要研究。最后，我們討論了在醫學成像領域使用3D CNNs的挑戰(以及使用深度學習模型)和該領域可能的未來趨勢。

題目

【醫學圖像處理中的因果性】52頁ppt，Causality Matters in Medical Imaging

關鍵字

計算機視覺，圖像處理，人工智能醫學，機器學習

簡介

Given an image X, train a model to predict some annotation Y,即P(Y|X)。本教程主要介紹了機器學習在醫學圖像處理中的模型預測。

作者

Ben Glocker，倫敦帝國學院計算機系，成像機器學習讀者

講座題目

時空事件預測與前兆識別：Spatio-temporal event forecasting and precursor identification

講座簡介

由于來自社會媒體、新聞來源、博客、經濟指標和其他元數據來源等開放源代碼指標（OSI）的大數據，傳統上極具挑戰性的時空社會事件預測現在成為可能，并正在經歷快速增長。時空社會事件預測及其前兆發現在政治危機、人道主義危機、大規模暴力、暴亂、大規模移民、疾病爆發、經濟不穩定、資源短缺、應對自然災害等方面都對社會有益。 與傳統的事件檢測不同，事件預測側重于預測未來尚未發生的事件。與傳統的數值指標時空預測不同，時空事件預測需要利用OSI的異構信息來發現預測指標和未來社會事件的映射。在研究大規模社會事件的同時，決策者和實踐者的目標是確定此類事件的前兆，以幫助理解因果屬性并確保問責制。由此產生的問題通常需要能夠聯合處理語義、時間和空間信息的預測建模技術，并且需要設計可擴展到高維大型真實世界數據集的高效可解釋算法。 在本教程中，我們將全面介紹時空社會事件預測的最新方法。首先，我們將對OSI輸入和文獻中普遍研究的預測社會事件進行分類。然后，我們將回顧時間和時空社會事件預測的方法。接下來，我們還將討論前體識別的基礎，引入各種機器學習方法，其目的是在預測事件的同時發現前兆。通過本教程，我們希望說明基本的理論和算法思想，并討論在上述所有設置中的具體應用。

講座嘉賓

Liang Zhao, GMU信息科學與技術系助理教授。趙博士于2016年獲得弗吉尼亞理工大學計算機科學博士學位。他的研究興趣包括數據挖掘和機器學習，特別是在時空數據挖掘、社會事件預測、稀疏特征學習和社會媒體挖掘方面。

簡介： 機器學習在處理結構化數據集（例如表格數據）方面歷來是成功的。 隨著最近的進步，特別是在深度學習方面的進步，現在還存在用于處理圖像，文本和語音數據的完善且強大的方法。 但是，許多現實世界的數據并不屬于這些類別。 這種數據重要的一種是網絡或圖形數據，可用于對諸如社交網絡，交易流，計算機網絡甚至分子相互作用之類的概念進行建模。 使用圖，我們可以輕松地表示和捕獲對象之間的復雜交互和依賴關系，但同時也提出了一個問題：我們如何將機器學習應用于結構化數據圖？

嘉賓介紹： Xavier Bresson，NTU計算機科學副教授。 他是圖深度學習領域的領先研究人員，圖深度學習是一個新的框架，該框架結合了圖和深度學習技術，可以處理多個領域的復雜數據。 演講的目的是介紹基于圖的卷積神經網絡體系結構，以及此類問題的應用。

大綱：

• Motivation
• Graph Deep Learning
• Applications
• DGL
• Tutorials
• Trainings

報告主題： Generative adversarial networks and adversarial methods in biomedical image analysis

報告摘要： 生成對抗網絡(GANs)是深度生成模型的一個強大的子類，目前不僅受到計算機視覺和機器學習社區的廣泛關注，而且還受到醫學成像社區的廣泛關注。GANs背后的關鍵思想是兩個神經網絡共同優化:一個網絡試圖合成與真實數據點相似的樣本，而另一個網絡評估結果與樣本參考數據庫的一致性。使用GANs進行樣本合成可能用于解決大型和不同的帶注釋數據庫的不足。此外，在對抗性博弈中優化的兩個網絡的概念被用來提供額外的損失項，以提高現有圖像分析方法的性能。對抗性方法已成功地應用于典型的醫學圖像分析中，如去噪、重建、分割和檢測。此外，對抗性訓練在半監督學習和異常檢測等領域也有新的應用。在本教程中，我們將在五個部分中提供關于GANs和醫學圖像分析中的對抗方法的基礎和高級材料。我們將著重于機器學習和計算機視覺文獻中最先進的核心論文，以及它們與醫學影像分析作品的關系。為了使這些概念具體化，我們將提供一些醫學成像應用的例子，這些應用都來自我們自己的工作和其他人的工作。

邀請嘉賓：

Anirban Mukhopadhyay，達姆施塔特工業大學（德國）

Jelmer Wolterink，阿姆斯特丹大學醫學中心（荷蘭）

Konstantinos Kamnitsas，帝國理工學院（英國）

Jelmer Wolterink，阿姆斯特丹大學醫學中心（荷蘭）