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【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計算機視覺。

繼上一講之后，DeepMind研究科學家Viorica Patraucean介紹了圖像分類之外的經典計算機視覺任務(目標檢測、語義分割、光流估計)，并描述了每種任務的最新模型以及標準基準。她討論了視頻處理任務的類似模型，如動作識別、跟蹤和相關挑戰。她特別提到了最近提高視頻處理效率的工作，包括使用強化學習的元素。接下來，她介紹了單模態和多模態(vision+audio, visio+language)自監督學習的各種設置，在這些設置中，大規模學習是有益的。最后，Viorica討論了視覺中的開放問題，以及計算機視覺研究在構建智能代理這一更廣泛目標中的作用。

【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

自2006年以來，神經網絡是引發深度學習革命的模型，但它們的基礎可以追溯到20世紀60年代。在這堂課中，DeepMind研究科學家Wojciech Czarnecki將介紹這些模型如何操作、學習和解決問題的基礎知識。他還介紹了各種術語/命名慣例，為與會者進一步、更高級的會談做準備。最后，他簡要介紹了神經網絡設計和開發的更多研究方向。

【簡介】隨著深度表示學習的發展，強化學習（RL）已經成為了一個強大的學習框架，其可以在高維度空間中學習復雜的規則。這篇綜述總結了深度強化學習（DRL）算法，提供了采用強化學習的自動駕駛任務的分類方法，重點介紹了算法上的關鍵挑戰和在現實世界中將強化學習部署在自動駕駛方面的作用，以及最終評估，測試和加強強化學習和模仿學習健壯性的現有解決方案。

論文鏈接： //arxiv.org/abs/2002.00444

介紹：

自動駕駛(AD)系統由多個感知級任務組成，由于采用了深度學習架構，這些任務現在已經達到了很高的精度。除了感知任務之外，自主駕駛系統還包含多個其他任務，傳統的監督學習方法已經不再適用。首先，當對agent行為的預測發生變化時，從自動駕駛agent所處的環境中接收到的未來傳感器觀察到的結果，例如獲取市區最佳駕駛速度的任務。其次，監督信號（如碰撞時間（TTC），相對于agent最佳軌跡的側向誤差）表示agent的動態變化以及環境中的不確定性。這些問題都需要定義隨機損失函數來使其最大化。最后，agent需要學習當前環境新的配置參數，預測其所處的環境中每一時刻的最優決策。這表明在觀察agent和其所處環境的情況下，一個高維度的空間能夠給出大量唯一的配置參數。在這些場景中，我們的目標是解決一個連續決策的問題。在這篇綜述中，我們將介紹強化學習的概念，強化學習是一種很有前景的解決方案和任務分類方法，特別是在驅動策略、預測感知、路徑規劃以及低層控制器設計等領域。我們還重點回顧了強化學習在自動駕駛領域當中各種現實的應用。最后，我們通過闡述應用當前諸如模仿學習和Q學習等強化學習算法時所面臨的算力挑戰和風險來激勵使用者對強化學習作出改進。

章節目錄：

section2: 介紹一個典型的自動駕駛系統及其各個組件。

section3: 對深度強化學習進行介紹，并簡要討論關鍵概念。

section4: 探討在強化學習基本框架上對其進行更深層次，更加復雜的擴展。

section5: 對強化學習用于自動駕駛領域的所面臨的問題提供一個概述。

section6: 介紹將強化學習部署到真實世界自動駕駛系統中所面臨的挑戰。

section7: 總結

DeepMind 與 UCL 合作推出了一門深度學習與強化學習進階課程，以在線視頻形式呈現。課件包括18個課程的16個PPT共開放，每節課都長達 1 小時 40 分鐘，內容從深度學習框架 TensoFlow 的介紹到構建游戲智能體，可謂全面。

該課程最初在倫敦大學學院（UCL）進行，為方便在線觀看進行了錄像。多位 DeepMind 的研究人員、UCL 教師參與了課程的設計。

課程由兩部分組成，一是包含深度神經網絡的機器學習，二是利用強化學習進行預測和控制，兩個部分相互穿插。在探討深度學習的過程中，這兩條線交匯在一起，其中的深度神經網絡被訓練為強化學習背景下的函數逼近器。

課程中的深度學習部分首先介紹了神經網絡及使用 TensorFlow 的監督學習，接下來探討了卷積神經網絡、循環神經網絡、端到端及基于能量的學習、優化方法、無監督學習、注意力及記憶。涉及的應用領域包括目標識別和自然語言處理。

視頻課程地址：//www.youtube.com/playlist?list=PLqYmG7hTraZDNJre23vqCGIVpfZ_K2RZs

PPT下載鏈接： 提取碼: 8s86