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對于來自開源社會傳感器的多種類型并發事件及其相關參與者進行建模是許多領域(如醫療保健、救災和金融分析)的一項重要任務。預測未來的事件可以幫助人類分析師更好地理解全球社會動態，并做出快速而準確的決策。預期參與這些活動的參與者或參與者還可以幫助涉眾更好地響應意外事件。然而，由于以下幾個因素，實現這些目標是具有挑戰性的:(i)難以從大規模輸入中過濾出相關信息，(ii)輸入數據通常為高維非結構化和Non-IID(非獨立同分布)，(iii)相關的文本特征是動態的，隨時間而變化。最近，圖神經網絡在學習復雜和關系數據方面表現出了優勢。本文研究了一種基于異構數據融合的時間圖學習方法，用于預測多類型并發事件并同時推斷多個候選參與者。為了從歷史數據中獲取時間信息，我們提出了一種基于事件知識圖的圖學習框架Glean，它結合了關系和單詞上下文。我們提出了一個上下文感知的嵌入融合模塊來豐富事件參與者的隱藏特性。我們在多個真實數據集上進行了廣泛的實驗，結果表明，所提出的方法在社會事件預測方面與各種先進的方法相比具有競爭力，而且還提供了急需的解釋能力。

異常檢測已經得到了廣泛的研究和應用。建立一個有效的異常檢測系統需要研究者和開發者從嘈雜的數據中學習復雜的結構，識別動態異常模式，用有限的標簽檢測異常。與經典方法相比，近年來深度學習技術的進步極大地提高了異常檢測的性能，并將異常檢測擴展到廣泛的應用領域。本教程將幫助讀者全面理解各種應用領域中基于深度學習的異常檢測技術。首先，我們概述了異常檢測問題，介紹了在深度模型時代之前采用的方法，并列出了它們所面臨的挑戰。然后我們調查了最先進的深度學習模型，范圍從構建塊神經網絡結構，如MLP, CNN，和LSTM，到更復雜的結構，如自動編碼器，生成模型(VAE, GAN，基于流的模型)，到深度單類檢測模型，等等。此外，我們舉例說明了遷移學習和強化學習等技術如何在異常檢測問題中改善標簽稀疏性問題，以及在實際中如何收集和充分利用用戶標簽。其次，我們討論來自LinkedIn內外的真實世界用例。本教程最后討論了未來的趨勢。

//sites.google.com/view/kdd2020deepeye/home

可解釋的機器學習模型和算法是越來越受到研究、應用和管理人員關注的重要課題。許多先進的深度神經網絡(DNNs)經常被認為是黑盒。研究人員希望能夠解釋DNN已經學到的東西，以便識別偏差和失敗模型，并改進模型。在本教程中，我們將全面介紹分析深度神經網絡的方法，并深入了解這些XAI方法如何幫助我們理解時間序列數據。

//xai.kaist.ac.kr/Tutorial/2020/

深度神經網絡(DNN)在各個領域的大量機器學習任務中取得了前所未有的成功。然而，在將DNN模型應用于諸如自動駕駛汽車和惡意軟件檢測等安全關鍵任務時，存在的一些反面例子給我們帶來了很大的猶豫。這些對抗例子都是故意制作的實例，無論是出現在火車上還是測試階段，都可以欺騙DNN模型，使其犯下嚴重錯誤。因此，人們致力于設計更健壯的模型來抵御對抗的例子，但它們通常會被新的更強大的攻擊擊垮。這種對抗性的攻擊和防御之間的軍備競賽近年來受到越來越多的關注。**在本教程中，我們將全面概述對抗性攻擊的前沿和進展，以及它們的對策。特別地，我們詳細介紹了不同場景下的不同類型的攻擊，包括閃避和中毒攻擊，白盒和黑盒攻擊。**我們還將討論防御策略如何發展以對抗這些攻擊，以及新的攻擊如何出現以打破這些防御。此外，我們將討論在其他數據域中的敵對攻擊和防御，特別是在圖結構數據中。然后介紹了Pytorch對抗式學習圖書館DeepRobust，旨在為該研究領域的發展搭建一個全面、易用的平臺。最后，我們通過討論對抗性攻擊和防御的開放問題和挑戰來總結本教程。通過我們的教程，我們的觀眾可以掌握對抗性攻擊和防御之間的主要思想和關鍵方法。

目錄內容： Part 1. Introduction about adversarial examples and robustness. Part 2. Algorithms for generating adversarial examples. Part 3. Defending algorithms and adaptive attacks. Part 4. Adversarial learning in Graph domain. Part 5. DeepRobust-- A Pytorch Repository for Adversarial learning.

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。

圖神經網絡在圖表示學習領域取得了顯著的成功。圖卷積執行鄰域聚合，并表示最重要的圖運算之一。然而，這些鄰域聚合方法的一層只考慮近鄰，當進一步啟用更大的接受域時，性能會下降。最近的一些研究將這種性能下降歸因于過度平滑問題，即重復傳播使得不同類的節點表示無法區分。在這項工作中，我們系統地研究這一觀察結果，并對更深的圖神經網絡發展新的見解。本文首先對這一問題進行了系統的分析，認為當前圖卷積運算中表示變換與傳播的糾纏是影響算法性能的關鍵因素。將這兩種操作解耦后，更深層次的圖神經網絡可用于從更大的接受域學習圖節點表示。在建立深度模型時，我們進一步對上述觀察結果進行了理論分析，這可以作為過度平滑問題的嚴格而溫和的描述。在理論和實證分析的基礎上，我們提出了深度自適應圖神經網絡(DAGNN)，以自適應地吸收來自大接受域的信息。一組關于引文、合著和共購數據集的實驗證實了我們的分析和見解，并展示了我們提出的方法的優越性。

//arxiv.org/abs/2007.09296

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。

普林斯頓大學陳丹琦和 Facebook的Danqi Chen在ACL2020的tutorial-開放域問答

自然語言處理領域頂級會議 ACL 2020 將于 7 月 5 日至 10 日在線上舉行。本屆 ACL 共接收論文 779 篇，接收率 25.2%。

本教程提供了關于開放域問答(QA)方面前沿研究的全面概述，QA的任務是使用大量不同主題的文檔集合回答問題。我們將首先給出一個簡要的歷史背景，討論研究問題的基本設置和核心技術挑戰，然后描述具有共同評價指標和基準的現代數據集。然后，重點將轉向為開放領域QA提出的最新模型，包括兩階段檢索-讀者方法、密集檢索和端到端訓練，以及無檢索方法。最后，我們將介紹一些使用文本和大型知識庫的混合方法，并以一些重要的開放問題結束本教程。我們希望本教程不僅能幫助讀者獲得最新的知識，還能提供新的視角，以促進下一階段開放領域QA研究的進展。

主題： Deep Natural Language Processing for Search Systems

簡介： 搜索引擎處理豐富的自然語言數據，如用戶查詢和記錄。提高搜索質量需要有效地處理和理解這類信息，通常使用自然語言處理技術。作為搜索系統中的代表性數據格式，查詢或記錄數據被表示為單詞序列。在傳統方法中，理解這樣的序列信息通常是一項非常重要的任務，面臨著來自數據稀疏性和數據泛化的挑戰。深度學習模型提供了一個有效提取有代表性的相關信息的機會，從而更好地理解復雜的語義和潛在的搜索意圖。近年來，深度學習在各種自然語言處理任務中取得了顯著的進步，顯示出其在促進搜索系統方面的巨大潛力。

然而，開發搜索系統中自然語言處理的深度學習模型不可避免地需要滿足復雜的搜索引擎生態系統的要求。例如，一些系統需要頻繁的模型更新，所以冗長的模型訓練時間是不容許的。此外，低服務延遲約束禁止使用復雜模型。如何以相對較低的復雜度保持模型質量是深度學習從業者面臨的持續挑戰。

在本教程中，作者總結了當前在搜索系統中自然語言處理的深度學習工作，首先概述了搜索系統和搜索中的自然語言處理，然后介紹了自然語言處理的深度學習的基本概念，并介紹了如何將深度自然語言處理應用于搜索系統的實踐。本教程全面概述了通過端到端搜索系統在上述組件中應用深度自然語言處理技術。除了傳統的搜索引擎，還包括一些高級搜索系統的用例，如對話搜索和面向任務的聊天機器人。我們還強調了幾個重要的未來趨勢，比如通過查詢生成與用戶交互，以及減少延遲以滿足行業標準。