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用于機器學習的貝葉斯方法已經被廣泛研究，產生了將先驗信息納入推理算法的原則方法。本文對貝葉斯方法在強化學習(RL)范式中的作用進行了深入的評述。在RL中整合貝葉斯推理的主要動機是，它提供了一種優雅的行動選擇(探索/開發)方法，作為學習中的不確定性的函數，并且它提供了一種將先驗知識整合到算法中的機制。

貝葉斯強化學習:綜述首先討論了簡單單步Bandit模型中的貝葉斯推理模型和方法。然后回顧了最近關于基于模型的RL的貝葉斯方法的廣泛文獻，其中先驗信息可以表達在馬爾可夫模型的參數上。它還提出了無模型RL的貝葉斯方法，其中先驗是在值函數或策略類上表示的。

《貝葉斯強化學習》是一個全面的參述，為學生和研究人員與興趣的貝葉斯RL算法及其理論和經驗性質。

本教程關注信息理論在統計學中的應用。被稱為信息散度或Kullback-Leibler距離或相對熵的信息度量起著關鍵作用。涵蓋的主題包括大偏差、假設檢驗、指數族的最大似然估計、列聯表的分析以及具有“信息幾何”背景的迭代算法。同時，還介紹了通用編碼的理論，以及由通用編碼理論驅動的最小描述長度原理的統計推理。

//www.nowpublishers.com/article/Details/CIT-004

深度學習在實踐中的顯著成功，從理論的角度揭示了一些重大的驚喜。特別是，簡單的梯度方法很容易找到非凸優化問題的接近最優的解決方案，盡管在沒有任何明確的努力控制模型復雜性的情況下，這些方法提供了近乎完美的訓練數據，這些方法顯示了優秀的預測精度。我們推測這些現象背后有特定的原理: 過度參數化允許梯度方法找到插值解，這些方法隱含地施加正則化，過度參數化導致良性過擬合，也就是說，盡管過擬合訓練數據，但仍能準確預測。在這篇文章中，我們調查了統計學習理論的最新進展，它提供了在更簡單的設置中說明這些原則的例子。我們首先回顧經典的一致收斂結果以及為什么它們不能解釋深度學習方法的行為方面。我們在簡單的設置中給出隱式正則化的例子，在這些例子中，梯度方法可以得到完美匹配訓練數據的最小范數函數。然后我們回顧顯示良性過擬合的預測方法，關注二次損失的回歸問題。對于這些方法，我們可以將預測規則分解為一個用于預測的簡單組件和一個用于過擬合的尖狀組件，但在良好的設置下，不會損害預測精度。我們特別關注神經網絡的線性區域，其中網絡可以用一個線性模型來近似。在這種情況下，我們證明了梯度流的成功，并考慮了雙層網絡的良性過擬合，給出了精確的漸近分析，精確地證明了過參數化的影響。最后，我們強調了在將這些見解擴展到現實的深度學習設置中出現的關鍵挑戰。

//www.zhuanzhi.ai/paper/324cdbb68665c1675a05bc147210d8c8

在本教程中，我們旨在全面介紹專門為異常檢測(深度異常檢測)而設計的深度學習技術的進展。

深度學習在轉換許多數據挖掘和機器學習任務方面取得了巨大的成功，但由于異常具有一些獨特的特征，如罕見性、異質性、無限性以及收集大規模異常數據的高昂成本，目前流行的深度學習技術并不適用于異常檢測。

通過本教程，讀者將對該領域有一個系統的概述，了解目前最先進的12種不同類型的深度異常檢測方法的主要要點、目標函數、基本假設、優缺點，并認識到其在不同領域的廣泛適用性。我們還討論了當前的深度異常檢測方法可以從多個不同的角度解決和展望該領域的挑戰。

任何對深度學習、異常/離群值/新奇檢測、分布外檢測、帶有有限標記數據的表示學習以及自我監督表示學習感興趣的讀者，都會發現參加本教程非常有幫助。

金融、網絡安全、醫療保健領域的研究人員和從業者也會發現該教程在實踐中有幫助。

異常檢測，幾十年來一直是各個研究領域中一個持續而活躍的研究領域。但仍然有一些獨特的問題、復雜性和挑戰需要先進的方法。近年來，將深度學習應用于異常檢測(即深度異常檢測)已經成為關鍵方向。本文回顧了深度異常檢測方法的研究進展，并對檢測方法進行了分類，包括3個高級類別和11個細粒度類別。本文回顧了檢測方法的主要intuitions、目標函數、基本假設、優勢和劣勢，并討論了他們如何應對上述挑戰。并且進一步討論了一系列未來可能的機遇和應對挑戰的新觀點。

異常檢測，又稱離群值檢測或新穎性檢測，是指檢測與大多數數據實例顯著偏離的數據實例的過程。幾十年來，異常探測一直是一個活躍的研究領域，早期的探測可以追溯到20世紀60年代的[52]。由于在風險管理、合規、安全、金融監控、健康和醫療風險、人工智能安全等廣泛領域的需求和應用日益增長，異常檢測在數據挖掘、機器學習、計算機視覺和統計等各個領域發揮著越來越重要的作用。近年來，深度學習在學習高維數據、時間數據、空間數據和圖形數據等復雜數據的表達表示方面顯示出了巨大的能力，推動了不同學習任務的邊界。深度學習異常檢測，簡稱深度異常檢測，目的是通過神經網絡學習特征表示或異常分數來進行異常檢測。大量的深度異常檢測方法已經被引入，在解決各種現實世界應用中具有挑戰性的檢測問題上，表現出比傳統異常檢測顯著更好的性能。這項工作旨在對這一領域進行全面調研。我們首先討論了異常檢測的問題本質和主要的未解決的挑戰，然后系統地回顧了當前的深度方法及其解決這些挑戰的能力，最后提出了一些未來的機會。

深度學習在語音識別、計算機視覺等許多領域得到了廣泛的應用和突破。其中涉及的深度神經網絡結構和計算問題已經在機器學習中得到了很好的研究。但對于理解深度學習模型在網絡架構中的建模、逼近或泛化能力，缺乏理論基礎。在這里，我們對具有卷積結構的深度卷積神經網絡(CNNs)很感興趣。convolutional architecture使得deep CNNs和fully connected deep neural networks有本質的區別，而30年前發展起來的關于fully connected networks的經典理論并不適用。本講座介紹了深度神經網絡的數學理論與整流線性單元(ReLU)激活函數。特別是，我們首次證明了深度CNN的普遍性，即當神經網絡的深度足夠大時，深度CNN可以用來逼近任意的連續函數，達到任意的精度。我們還給出了顯式的逼近率，并表明對于一般函數，深度神經網絡的逼近能力至少與全連接多層神經網絡一樣好，對于徑向函數更好。我們的定量估計嚴格按照待計算的自由參數的數量給出，驗證了深度網絡神經網絡處理大數據的效率。

不確定性的概念在機器學習中是非常重要的，并且構成了現代機器學習方法論的一個關鍵元素。近年來，由于機器學習與實際應用的相關性越來越大，它的重要性也越來越大，其中許多應用都伴隨著安全要求。在這方面，機器學習學者們發現了新的問題和挑戰，需要新的方法發展。事實上，長期以來，不確定性幾乎被視為標準概率和概率預測的同義詞，而最近的研究已經超越了傳統的方法，也利用了更一般的形式主義和不確定性計算。例如，不確定性的不同來源和類型之間的區別，例如任意不確定性和認知不確定性，在許多機器學習應用中被證明是有用的。講習班將特別注意這方面的最新發展。

綜述論文：

不確定性的概念在機器學習中是非常重要的，并且構成了機器學習方法的一個關鍵元素。按照統計傳統，不確定性長期以來幾乎被視為標準概率和概率預測的同義詞。然而，由于機器學習與實際應用和安全要求等相關問題的相關性穩步上升，機器學習學者最近發現了新的問題和挑戰，而這些問題可能需要新的方法發展。特別地，這包括區分(至少)兩種不同類型的不確定性的重要性，通常被稱為任意的和認知的。在這篇論文中，我們提供了機器學習中的不確定性主題的介紹，以及到目前為止在處理一般不確定性方面的嘗試的概述，并特別將這種區別形式化。

//www.zhuanzhi.ai/paper/8329095368761f81a7849fe5457949ed

圖神經網絡(GNNs)是針對圖信號的信息處理體系結構。它們已經被開發出來，并在本課程中作為卷積神經網絡(CNNs)的推廣來介紹，它被用來在時間和空間上處理信號。這句話聽起來可能有些奇怪，這取決于你對神經網絡(NNs)和深度學習的了解程度。CNN不就是NN的特例嗎?GNN不也是這樣嗎?從嚴格意義上說，它們是存在的，但我們這門課的重點是涉及高維信號的大規模問題。在這些設置中，神經網絡無法伸縮。CNN為信號在時間和空間上提供可擴展的學習。GNNS支持圖信號的可擴展學習。

在本課程中，我們將在學習單特征和多特征GNN之前，介紹圖卷積濾波器和圖濾波器組。我們還將介紹相關的架構，如經常性的GNN。特別的重點將放在研究GNN的排列的等方差和圖變形的穩定性。這些特性提供了一個解釋的措施，可以觀察到的良好性能的GNNs經驗。我們還將在大量節點的極限范圍內研究GNN，以解釋不同節點數量的網絡間GNN的可遷移性。

//gnn.seas.upenn.edu/

Lecture 1: Machine Learning on Graphs 圖機器學習

圖神經網絡(GNNs)是一種具有廣泛適用性和非常有趣的特性的工具。可以用它們做很多事情，也有很多東西需要學習。在第一節課中，我們將回顧本課程的目標并解釋為什么我們應該關注GNN。我們還提供了未來的預覽。我們討論了在可擴展學習中利用結構的重要性，以及卷積是如何在歐幾里得空間中實現這一點的。我們進一步解釋如何將卷積推廣到圖，以及隨后將卷積神經網絡推廣到圖(卷積)神經網絡。

1.1 – Graph Neural Networks 圖神經網絡

在這門課程中，我希望我們能夠共同完成兩個目標。您將學習如何在實際應用程序中使用GNNs。也就是說，您將開發使用圖神經網絡在圖上表述機器學習問題的能力。你將學會訓練他們。你將學會評估它們。但你也會學到，你不能盲目地使用它們。你將學習到解釋他們良好的實證表現的基本原理。這些知識將允許您確定GNN適用或不適用的情況。

1.2 Machine Learning on Graphs: The Why 圖機器學習

我們關心GNN是因為它們使機器能夠在圖上學習。但我們為什么要關注圖機器學習呢?我們在這里詳述圖機器學習的原因。它為什么有趣?我們為什么要關心這個?我們關心的原因很簡單:因為圖表在信息處理中無處不在。

1.3 – Machine Learning on Graphs: The How

在討論了原因之后，我們來處理如何做。我們如何在圖上進行機器學習?這個問題的答案很簡單:我們應該使用神經網絡。我們應該這樣做，因為我們有豐富的經驗和理論證據證明神經網絡的價值。理解這些證據是本課程的目標之一。但在我們準備這么做之前，有一個潛在的阻礙因素:神經網絡必須利用結構來實現可擴展。

許多ML任務與信號處理有共同的實際目標和理論基礎(例如，光譜和核方法、微分方程系統、順序采樣技術和控制理論)。信號處理方法是ML許多子領域中不可分割的一部分，例如，強化學習，哈密頓蒙特卡洛，高斯過程(GP)模型，貝葉斯優化，神經ODEs /SDEs。

本教程旨在涵蓋與離散時間和連續時間信號處理方法相聯系的機器學習方面。重點介紹了隨機微分方程(SDEs)、狀態空間模型和高斯過程模型的遞推估計(貝葉斯濾波和平滑)。目標是介紹基本原則之間的直接聯系信號處理和機器學習, (2) 提供一個直觀的實踐理解隨機微分方程都是關于什么, (3) 展示了這些方法在加速學習的真正好處,提高推理,模型建立,演示和實際應用例子。這將展示ML如何利用現有理論來改進和加速研究，并為從事這些方法交叉工作的ICML社區成員提供統一的概述。

臺灣交通大學的Jen-Tzung Chien教授在WSDN 2020會議上通過教程《Deep Bayesian Data Mining》介紹了深度貝葉斯數據挖掘的相關知識，涵蓋了貝葉斯學習、深度序列學習、深度貝葉斯挖掘和學習等內容。

Jen-Tzung Chien教授在WSDM 2020的教程《Deep Bayesian Data Mining》（《深度貝葉斯數據挖掘》）介紹了面向自然語言的深度貝葉斯挖掘和學習，包括了它的基礎知識和進展，以及它無處不在的應用，這些應用包括語音識別、文檔摘要、文本分類、文本分割、信息抽取、圖像描述生成、句子生成、對話控制、情感分類、推薦系統、自動問答和機器翻譯等。

從傳統上，“深度學習”被認為是一個學習過程，過程中的推斷和優化都使用基于實數的判別模型。然而，從大量語料中提取出的詞匯、句子、實體、行為和文檔的“語義結構”在數學邏輯或計算機程序中可能不能很好地被這種方式表達或正確地優化。自然語言的離散或連續潛在變量模型中的“分布函數”可能不能被正確分解或估計。

該教程介紹了統計模型和神經網絡的基礎，并聚焦于一系列先進的貝葉斯模型和深度模型，包括層次狄利克雷過程、中國餐館過程、遞歸神經網絡、長短期記憶網絡、序列到序列模型、變分自編碼器、生成式對抗網絡、策略神經網絡等。教程還介紹了增強的先驗/后驗表示。教程展示了這些模型是如何連接的，以及它們為什么適用于自然語言中面向符號和復雜模式的各種應用程序。

變分推斷和采樣被提出解決解決復雜模型的優化問題。詞和句子的嵌入、聚類和聯合聚類被語言和語義約束合并。針對深度貝葉斯挖掘、搜索、學習和理解中的不同問題，一系列的案例研究、任務和應用被提出。最后，教程指出一些未來研究的方向和展望。教程旨在向初學者介紹深度貝葉斯學習中的主要主題，激發和解釋它對數據挖掘和自然語言理解正在浮現的重要性，并提出一種結合不同的機器學習工作的新的綜合方法。

教程的內容大致如下：

• 簡介
  • 動機和背景
  • 概率模型
  • 神經網絡
• 貝葉斯學習
  • 推斷和優化
  • 變分貝葉斯推斷
  • 蒙特卡羅馬爾科夫鏈推斷
• 深度序列學習
  • 深度非展開主題模型
  • 門遞歸神經網絡
  • 貝葉斯遞歸神經網絡
  • 記憶增強神經網絡
  • 序列到序列學習
  • 卷積神經網絡
  • 擴增神經網絡
  • 基于Transformer的注意力網絡
• 深度貝葉斯挖掘和學習
  • 變分自編碼器
  • 變分遞歸自編碼器
  • 層次變分自編碼器
  • 隨機遞歸神經網絡
  • 正則遞歸神經網絡
  • 跳躍遞歸神經網絡
  • 馬爾科夫遞歸神經網絡
  • 時間差分變分自編碼器
  • 未來挑戰和發展
• 總結和未來趨勢

完整教程下載

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教程部分內容如下所示：

參考鏈接：

//chien.cm.nctu.edu.tw/home/wsdm-tutorial/

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