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//gm-neurips-2020.github.io/

在這次演講中，Graph Mining team的創始人Vahab對本圖挖掘和學習進行了高層次的介紹。這個演講涉及到什么是圖，為什么它們是重要的，以及它們在大數據世界中的位置。然后討論了組成圖挖掘和學習工具箱的核心工具，并列出了幾個規范的用例。它還討論了如何結合算法、系統和機器學習來在不同的分布式環境中構建一個可擴展的圖學習系統。最后，它提供了關于Google一個簡短的歷史圖挖掘和學習項目。本次演講將介紹接下來的演講中常見的術語和主題。

Code：//github.com/Shen-Lab/GraphCL Paper:

對于當前的圖神經網絡(GNNs)來說，圖結構數據的可泛化、可遷移和魯棒表示學習仍然是一個挑戰。與為圖像數據而開發的卷積神經網絡(CNNs)不同，自監督學習和預訓練很少用于GNNs。在這篇文章中，我們提出了一個圖對比學習(GraphCL)框架來學習圖數據的無監督表示。我們首先設計了四種類型的圖擴充來包含不同的先驗。然后，我們在四種不同的環境下系統地研究了圖擴充的各種組合對多個數據集的影響:半監督、無監督、遷移學習和對抗性攻擊。結果表明，與最先進的方法相比，即使不調優擴展范圍，也不使用復雜的GNN架構，我們的GraphCL框架也可以生成類似或更好的可泛化性、可遷移性和健壯性的圖表示。我們還研究了參數化圖增強的范圍和模式的影響，并在初步實驗中觀察了性能的進一步提高。

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

本課程的教材是從機器學習的角度寫的，是為那些有必要先決條件并對學習因果關系基礎感興趣的人而開設的。我盡我最大的努力整合來自許多不同領域的見解，利用因果推理，如流行病學、經濟學、政治學、機器學習等。

有幾個主要的主題貫穿全課程。這些主題主要是對兩個不同類別的比較。當你閱讀的時候，很重要的一點是你要明白書的不同部分適合什么類別，不適合什么類別。

統計與因果。即使有無限多的數據，我們有時也無法計算一些因果量。相比之下，很多統計是關于在有限樣本中解決不確定性的。當給定無限數據時，沒有不確定性。然而，關聯，一個統計概念，不是因果關系。在因果推理方面還有更多的工作要做，即使在開始使用無限數據之后也是如此。這是激發因果推理的主要區別。我們在這一章已經做了這樣的區分，并將在整本書中繼續做這樣的區分。

識別與評估。因果效應的識別是因果推論所獨有的。這是一個有待解決的問題，即使我們有無限的數據。然而，因果推理也與傳統統計和機器學習共享估計。我們將主要從識別因果效應(在第2章中,4和6)之前估計因果效應(第7章)。例外是2.5節和節4.6.2,我們進行完整的例子估計給你的整個過程是什么樣子。

介入與觀察。如果我們能進行干預/實驗，因果效應的識別就相對容易了。這很簡單，因為我們可以采取我們想要衡量因果效應的行動，并簡單地衡量我們采取行動后的效果。觀測數據變得更加復雜，因為數據中幾乎總是引入混雜。

假設。將會有一個很大的焦點是我們用什么假設來得到我們得到的結果。每個假設都有自己的框來幫助人們注意到它。清晰的假設應該使我們很容易看到對給定的因果分析或因果模型的批評。他們希望，清晰地提出假設將導致對因果關系的更清晰的討論。

理想情況下，我們希望將兩個幾何對象插入到一個函數中，然后通過函數來說明它們之間的相似性。這將允許我們回答關于下游應用程序中幾何數據的不同層次上的各種問題。然而，對于高級任務，如計算樣式相似度或三維形狀之間的頂點到頂點映射，直接在原始幾何數據上進行這些操作是困難的，因為更抽象的任務需要更結構化的聚合信息。實現這種相似性函數的一種方法是首先計算這些數據到嵌入空間的映射，從而對不同幾何元素之間的有意義的關系進行編碼，例如在風格上，更相似的形狀嵌入得更緊密。通過利用這個嵌入空間，我們可以計算并輸出相似度度量。然而，手工構建保存這些屬性的映射是很困難的，因為為越來越抽象的任務制定顯式規則或模型變得越來越具有挑戰性。因此，我們使用了由人類提供的與任務相關的元信息的幾何數據集合。這允許我們通過使用神經網絡靈活地制定地圖計算，而不用對映射圖本身的形式做太多假設。為了從廣泛可用的機器學習技術中獲益，我們必須首先考慮如何選擇合適的幾何數據表示作為各種學習模型的輸入。具體來說，根據數據源的可用性和任務的特定需求，我們從圖像、點云和三角形網格計算嵌入。一旦我們找到了對輸入進行編碼的合適方法，我們就會探索不同的方法來塑造學習到的中間域(嵌入)，這超越了直接的基于分類分布的交叉熵最小化方法。

//sites.google.com/view/geometry-learning-foundation/schedule#h.p_am99P6ELk_gL

本教程對基于模型的強化學習(MBRL)領域進行了廣泛的概述，特別強調了深度方法。MBRL方法利用環境模型來進行決策——而不是將環境視為一個黑箱——并且提供了超越無模型RL的獨特機會和挑戰。我們將討論學習過渡和獎勵模式的方法，如何有效地使用這些模式來做出更好的決策，以及規劃和學習之間的關系。我們還強調了在典型的RL設置之外利用世界模型的方式，以及在設計未來的MBRL系統時，從人類認知中可以得到什么啟示。

//sites.google.com/view/mbrl-tutorial

近年來，強化學習領域取得了令人印象深刻的成果，但主要集中在無模型方法上。然而，社區認識到純無模型方法的局限性，從高樣本復雜性、需要對不安全的結果進行抽樣，到穩定性和再現性問題。相比之下，盡管基于模型的方法在機器人、工程、認知和神經科學等領域具有很大的影響力，但在機器學習社區中，這些方法的開發還不夠充分(但發展迅速)。它們提供了一系列獨特的優勢和挑戰，以及互補的數學工具。本教程的目的是使基于模型的方法更被機器學習社區所認可和接受。鑒于最近基于模型的規劃的成功應用，如AlphaGo，我們認為對這一主題的全面理解是非常及時的需求。在教程結束時，觀眾應該獲得:

• 數學背景，閱讀并跟進相關文獻。
• 對所涉及的算法有直觀的理解(并能夠訪問他們可以使用和試驗的輕量級示例代碼)。
• 在應用基于模型的方法時所涉及到的權衡和挑戰。
• 對可以應用基于模型的推理的問題的多樣性的認識。
• 理解這些方法如何適應更廣泛的強化學習和決策理論，以及與無模型方法的關系。

題目： Causal Relational Learning

摘要：

因果推理是自然科學和社會科學實證研究的核心，對科學發現和知情決策至關重要。因果推理的黃金標準是進行隨機對照試驗;不幸的是，由于倫理、法律或成本的限制，這些方法并不總是可行的。作為一種替代方法，從觀察數據中進行因果推斷的方法已經在統計研究和社會科學中得到發展。然而，現有的方法嚴重依賴于限制性的假設，例如由同質元素組成的研究總體，這些同質元素可以在一個單平表中表示，其中每一行都被稱為一個單元。相反，在許多實際環境中，研究領域自然地由具有復雜關系結構的異構元素組成，其中數據自然地表示為多個相關表。在本文中，從關系數據中提出了一個正式的因果推理框架。我們提出了一種稱為CaRL的聲明性語言，用于捕獲因果背景知識和假設，并使用簡單的Datalog類規則指定因果查詢。CaRL為在關系領域中推斷復雜干預的影響的因果關系和推理提供了基礎。我們對真實的關系數據進行了廣泛的實驗評估，以說明CaRL理論在社會科學和醫療保健領域的適用性。