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在因果關系領域，我們想要了解一個系統在干預(例如基因剔除實驗)下是如何反應的。這些問題超出了統計上的依賴，因此不能用標準的回歸或分類技術來回答。在本教程中，你將學習因果推理的有趣問題和該領域的最新發展。不需要事先了解因果關系。

第一部分: 我們引入結構化的因果模型和形式化的干預分布。我們定義因果效應，并說明如果因果結構已知，如何計算它們。

第二部分: 我們提出了三個可以用來從數據中推斷因果結構的想法:(1)發現數據中的(條件)獨立性，(2)限制結構方程模型和(3)利用因果模型在不同環境中保持不變的事實。

第三部分: 如果時間允許，我們將展示因果概念如何在更經典的機器學習問題中使用。

//stat.mit.edu/news/four-lectures-causality/

//deepmind.com/learning-resources/-introduction-reinforcement-learning-david-silver

這個經典的10部分課程，由強化學習(RL)的驅David Silver教授，雖然錄制于2015年，但仍然是任何想要學習RL基礎的同學所必需的資源。

強化學習已經成為現代機器學習中一項強大的技術，它允許系統通過反復試驗進行學習。它已成功應用于許多領域，包括AlphaZero等系統，學會了掌握國際象棋、圍棋和Shogi游戲。

這門課程由DeepMind首席科學家、倫敦大學學院教授、AlphaZero的共同創始人David Silver教授共同向學生們介紹RL中使用的主要方法和技術。學生們還會發現薩頓和巴托的經典著作《強化學習:入門》(Reinforcement Learning: an Introduction)是一個很有幫助的書籍。

經典書《強化學習導論》

強化學習教父 Richard Sutton 的經典教材《Reinforcement Learning：An Introduction》第二版公布啦。本書分為三大部分，共十七章，機器之心對其簡介和框架做了扼要介紹，并附上了全書目錄、課程代碼與資料。下載《強化學習》PDF 請點擊文末「閱讀原文」。

原書籍地址：

當我們思考學習的本質時，首先映入腦海的想法很可能是通過與環境的交互進行學習。當一個嬰兒玩耍時，揮舞手臂，左顧右盼，旁邊沒有老師指導他，他與環境卻有著一種直接的感知連接。通過這種連接，他懂得了因果關系，行動帶來的結果，以及為了達成目標所需做的一切。人的一生中，這樣的交互成了我們關于環境和自身知識的主要來源。不管學習駕駛汽車，還是進行一場交談，實際上我們自始至終觀察著環境如何回應我們的所為，并通過自身行為影響當下情景。交互式學習幾乎是所有學習與智能理論的基石。

本書中我們提出了一種通過計算實現交互式學習的方法。我們沒有直接理論化人類或動物的學習方式，而是探索理想的學習環境，評估不同學習方法的有效性。即，我們站在人工智能研究者或工程師的角度來解決問題。我們探討了在解決科學或經濟問題方面表現突出的機器的設計，通過數學分析或計算實驗評估其設計。我們提出的這一方法稱之為強化學習。相較于其他機器學習方法，它更專注于交互之中的目標導向性學習。

近年來，強化學習(RL)的經驗研究取得了越來越多的成功。然而，關于學習能力的許多理論問題并沒有得到很好的理解。例如，要學習一個好的策略，需要多少觀察?馬爾可夫決策過程(MDP)中函數近似在線學習的遺憾之處是什么?從未知行為策略生成的日志歷史記錄中，我們如何最優地估計新策略的價值?在本次演講中，我將回顧一些最近研究這些問題的成果，如從生成模型求解MDP的最小軸最優樣本復雜性，通過回歸的最小軸最優非策略評估，以及使用非參數模型估計的在線RL的遺憾。

//www.ipam.ucla.edu/abstract/?tid=16408&pcode=LCO2020

第21屆國際語音通訊會議（Interspeech 2020）在繼2000年在北京成功舉辦后第二次回歸中國。本次大會是由中國科學院自動化所、香港中文大學、清華大學和上海交通大學共同主辦，大會主席由香港中文大學的蒙美玲教授，中國科學院自動化研究所徐波研究員和清華大學的鄭方教授聯合擔任。受疫情影響，原計劃將于10月25日~10月29日在上海召開的Interspeech 2020大會，將轉為全線上會議。屆時語音相關領域海內外知名專家學者將共聚一堂，交流相關研究領域的最新成果和發展趨勢。

Meta Learning and Its Applications to Human Language Processing

基于深度學習的人類語言技術(HLT)，如自動語音識別、意圖和槽位識別或對話管理，已成為近年來的研究主流，并顯著優于傳統方法。然而，深度學習模型因對數據和計算的渴求而臭名昭著。這些缺點限制了此類模型在部署到不同語言、領域或風格時的應用，因為從頭收集標注數據和訓練模型的成本很高，而且人類語言的長尾特性使挑戰變得更大。

一個典型的機器學習算法，如深度學習，可以被認為是一個復雜的函數。該函數以訓練數據為輸入，以訓練模型為輸出。今天的學習算法大多是人為設計的。這些算法通常是針對某一特定任務而設計的，需要大量帶標記的訓練數據進行學習。一種可能克服這些挑戰的方法是元學習，也被稱為“學習的學習”，旨在學習學習算法，包括更好的參數初始化、優化策略、網絡架構、距離度量等。最近，在幾個HLT領域，元學習已經顯示出高潛力，允許更快的微調，收斂到更好的性能，并實現較少樣本學習。本教程的目的是介紹元學習方法，并回顧將此技術應用于HLT的工作。

現代機器學習有兩個明顯的特點:它可以非常強大，也可以非常脆弱。前者不需要贅述。后者指的是現代機器學習算法的性能敏感地依賴于超參數的選擇。這個演講集中在機器學習的連續公式是“適定的”。我們將機器學習和相關的優化過程描述為表現良好的變分問題和類偏微分問題，并證明一些最流行的現代機器學習算法可以作為這些連續問題的離散化恢復。實驗結果表明，該方法對不同的超參數選擇具有更強的魯棒性。我們還討論了如何在這個框架下開發新的算法。

非凸優化是機器學習中的基礎問題，迭代優化方法缺乏理論支撐。普林斯頓大學助理教授Yuxin Chen一直從事非凸優化方面的研究，這份報告講述了最近關于非凸統計估計的故事，它們強調了統計模型在實現有效的非凸優化中的重要作用。

Yuxin Chen 目前是普林斯頓大學電氣工程系的助理教授。在加入普林斯頓大學之前，他是斯坦福大學統計系的博士后學者，并在斯坦福大學完成了電子工程博士學位。他的研究興趣包括高維統計、凸與非凸優化、統計學習和信息論。他獲得了2019年AFOSR青年研究員獎。

//www.princeton.edu/~yc5/

非凸優化與統計學

近年來，利用非凸優化方法來解決統計估計和學習問題的研究工作層出不窮。由于非凸優化算法易受虛假局部極小值的影響，傳統工作通常對其持悲觀看法，而簡單的迭代方法，如梯度下降法，在實踐中已經取得了顯著的成功。然而，直到最近，這些理論基礎在很大程度上一直缺乏。這個報告展示了兩個最近關于非凸統計估計的故事，它們強調了統計模型在實現有效的非凸優化中的重要作用。第一個故事是關于一個相位檢索問題的隨機初始化非凸方法:即使沒有仔細的初始化，像梯度下降這樣的簡單算法也可以在對數迭代次數內找到全局解。第二個故事是關于非凸低秩矩陣補全的不確定性量化。我們在非凸估計的基礎上開發了一個去偏估計器，使未知矩陣缺失項的置信區間能得到最優構造。所有這些都是通過一個“一留一出”的統計分析框架實現的，該框架在處理和解耦復雜的統計依賴方面非常強大。

【導讀】深度學習中的優化問題是非常關鍵的。今年國立臺灣大學教授、IEEE Fellow、ACM Fellow、AAAI Fellow，也是大名鼎鼎LIBSVM作者林智仁教授開設了《深度學習優化方法》課程，講解深度學習涉及到非常難的非凸優化問題，研究了深度學習優化方法的實現，值得跟蹤學習。

//www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/courses/optdl2020/

Chih-Jen Lin，現任臺灣大學計算機科學系特聘教授。1993年獲國立臺灣大學學士學位，1998年獲密歇根大學博士學位。他的主要研究領域包括機器學習、數據挖掘和數值優化。他最著名的工作是支持向量機(SVM)數據分類。他的軟件LIBSVM是最廣泛使用和引用的支持向量機軟件包之一。由于他的研究工作，他獲得了許多獎項，包括ACM KDD 2010和ACM RecSys 2013最佳論文獎。因為他對機器學習算法和軟件設計的貢獻，他是IEEE fellow，AAAI fellow，ACM fellow。更多關于他的信息可以在

目錄內容：

• 正則化線性分類
• 全連接網絡優化問題
• 卷積神經網絡優化問題

臺大教授李宏毅的機器學習課程廣受歡迎與好評。李老師的授課風格風趣幽默，通俗易懂，其課程內容中不僅有機器學習、深度學習的基礎知識，也會介紹 ML 領域里的各種最新技術。最新的機器學習課程，李老師講述了終身學習與可解釋ML、異常檢測、對抗攻擊，值得觀看學習。

2019 版《機器學習》課程目錄：

• week 1：回歸、梯度下降
• week 2：誤差來源、分類、邏輯回歸
• week 3：深度學習、反向傳播、異常檢測
• week 4：CNN、Keras、對抗性攻擊
• week 5：訓練深度模型、可解釋 AI
• week 6：RNN、Order LSTM
• week 7：Ensemble
• week 8：半監督式學習、遷移學習、終身學習
• week 9：元學習
• week 10：seq2seq、Transformer
• week 11：Few/Zero shot learning
• week 12：非監督式學習、BERT
• week 13：強化學習、強化學習進階
• week 14：網絡壓縮
• week 15：GAN、GLOW
• week 16：無監督域適應
• week 17：為什么需要深度學習、深度學習理論

課程資料鏈接：
//speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML19.html

課程視頻（Bilibili）：

YouTube 鏈接：