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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DeepMind Doina Precup博士講述《深度強化學習》，165頁ppt系統性講述了深度強化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：

Doina Precup，McGill University計算機系副教授。

貝葉斯推斷

視頻地址：

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DeepMind Shakir Mohamed博士講述《貝葉斯推斷》，125頁ppt系統性講述了貝葉斯推斷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：

Shakir Mohamed，統計機器學習和人工智能的研究科學家。

貝葉斯推斷

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。

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

本次講座是關于深度學習的最新研究和發展，并希望在2020年。這不是一個SOTA基準測試結果的列表，而是一組機器學習和人工智能創新的亮點，以及學術界、工業界和整個社會的進步。本講座是麻省理工學院深度學習系列講座的一部分。

地址：

//youtu.be/0VH1Lim8gL8

Lex Fridman是一名俄裔美國科學家，教授，來自馬薩諸塞州劍橋市的社交媒體名人。他目前是麻省理工學院的一名研究科學家。

簡介： Gary Marcus與Bengio雙方就符號處理和因果關系與目前AI發展方向的聯系發生了“爭吵”，Gary Marcus認為符號處理對于因果關系至關重要；而Bengio認為，我們可以在保持深度學習框架的同時加入因果推斷，新的人工智能系統或許可以利用注意力機制，或者通過新的模塊和訓練框架來實現。

人物介紹：

Gary Marcus，成功的科學家、暢銷書作家、企業家，紐約大學心理學系的教授，并且是后來被Uber收購的機器學習公司Geometric Intelligence的創始人兼首席執行官。他是Robust.AI的創始人兼首席執行官。

Yoshua Bengio是蒙特利爾大學計算機科學與運籌學系的教授，Mila和IVADO的科學總監和創始人，2018年圖靈獎獲得者，加拿大統計學習算法研究主席以及加拿大AI CIFAR主席。 他開創了深度學習的先河，并在2018年每天獲得全球所有計算機科學家中最多的引用。 他是加拿大勛章的官員，加拿大皇家學會的成員，并于2017年被授予基拉姆獎，瑪麗·維克多獎和年度無線電加拿大科學家，并且是NeurIPS顧問的成員。 ICLR會議的董事會和聯合創始人，以及CIFAR“機器和大腦學習”計劃的程序總監。

報告主題： From System 1 Deep Learning to System 2 Deep Learning

報告簡介： 早期，深度學習的進展主要集中在對靜態數據集的學習上，主要用于各類感知任務，這些任務大都依靠人類的直覺，可以在無意識的情況下完成，可稱為第一代系統需求。然而，最近幾年，隨著研究方向的轉變和一些新工具的出現諸如soft-attention和深度強化學習領域的進展，它們為深度學習架構和訓練框架的進一步發展，開啟了新的大門，這種深度架構和訓練框架有助于解決第二代系統需求（這種系統任務需要人類有意識的去完成），如在自然語言處理和其他應用當中的推理、規劃、因果關系捕獲和系統歸納等。從第一代系統的深度學習，擴展到第二代系統的任務之中，對于完成之前挖掘高層次抽象特征的目標是非常重要的，因為我們認為第二代系統需求，將會對表征學習提出更高的要求，以發掘出某種人類可以用語言進行巧妙處理的高級內容。我們認為，為了達到這個目標，soft-attention機制是關鍵因素，它每次都關注其中某幾個概念并進行計算，因為意識先驗及其相關的假設中，許多高層次的依賴關系可以被一個稀疏因子圖近似地捕捉到。最后，報告介紹了元學習，這種先驗意識和代理視角下的表征學習，會更加有助于以新穎的方式，支持強大的合成泛化形式。

嘉賓介紹： Yoshua Bengio是蒙特利爾大學計算機科學與運籌學系的教授，Mila和IVADO的科學總監和創始人，2018年圖靈獎獲得者，加拿大統計學習算法研究主席以及加拿大AI CIFAR主席。 他開創了深度學習的先河，并在2018年每天獲得全球所有計算機科學家中最多的引用。 他是加拿大勛章的官員，加拿大皇家學會的成員，并于2017年被授予基拉姆獎，瑪麗·維克多獎和年度無線電加拿大科學家，并且是NeurIPS顧問的成員, ICLR會議的董事會和聯合創始人，以及CIFAR“機器和大腦學習”計劃的程序總監。 他的目標是幫助發現通過學習產生智力的原理，并促進AI的發展以造福所有人。