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【導讀】來自加州大學圣地亞哥分校《計算機視覺中的領域自適應》中生成式對抗網絡GAN介紹

題目

可信任深度學習，44頁ppt，PDE Based Trustworthy Deep Learning

關鍵字

可信任深度學習，深度學習可解釋性，人工智能，深度學習安全

簡介

人工智能的安全性和可信任性一直是人們關注的熱點問題，尤其是深度學習的黑箱子技術，使得人工智能更加難以理解，所以了解深度學習的可信任性對人工智能的進一步普及至關重要。

作者

Stan Osher，Department of Mathematics, UCLA

課程題目： 深度學習基礎原理十日談

內容目錄

第一天：艱苦學習神經網絡

神經網絡是一個在我的生活中反復出現的話題。有一次，當我還是一個理學學士的學生時，我癡迷于建造一個“智能”機器的想法。我花了幾個不眠之夜思考。我讀過幾篇關于這個哲學問題的文章，其中最著名的也許是馬文·明斯基的作品。因此，我產生了神經網絡的想法。那是在2010年，深度學習并不像現在這么受歡迎。

第2天：隱層做什么？

在前一篇文章中，我們介紹了單層神經網絡中的學習概念。今天，我們將學習多層神經網絡的好處，如何正確地設計和訓練它們。有時我會與剛開始學習機器學習技術的學生討論神經網絡:“我建立了一個手寫數字識別網絡。但我的準確性只有y。”“它似乎遠不如最先進”，我想。

第三天：Haskell神經網絡指南

現在我們已經看到了神經網絡是如何工作的，我們意識到理解梯度流對于生存是至關重要的。因此，我們將在最低層次上修訂我們的戰略。然而，隨著神經網絡變得越來越復雜，手工計算梯度成了一件很麻煩的事情。不過，不要害怕，小徒弟，有出路的!我很興奮，今天我們終于要開始學習自動區分，這是你們深度學習的重要工具。

第4天：批處理規范化的重要性

神經網絡的作用是什么?神經網絡是可學習的模型。他們的終極目標是接近甚至超越人類的認知能力。正如理查德·薩頓所說，“從70年的人工智能研究中我們可以得出的最大教訓是，利用計算的一般方法最終是最有效的”。在他的論文中，薩頓認為，只有沒有編碼的人類知識的模型才能勝過以人類為中心的方法。的確，神經網絡非常普遍，它們利用了計算。

第5天：卷積神經網絡教程

今天我們將討論最重要的深度學習架構之一，計算機視覺中的“主算法”。這就是Keras的作者Francois Chollet所稱的卷積神經網絡(CNNs)。卷積網絡是一種以神經元為核心構件的網絡結構，與其他人工神經網絡一樣。它也是可微的，因此可以通過反向傳播方便地訓練網絡。然而，CNNs的獨特之處在于其連接拓撲結構，使得神經元之間稀疏連接的卷積層共享各自的權值。

• 第6天：使用二值化神經網絡節省能源

上周，蘋果收購了XNOR。人工智能創業，驚人的2億美元。這家初創公司以推廣二值化神經網絡算法來節省能源和計算資源而聞名。這絕對是移動設備的發展方向，蘋果也承認這對他們來說也是一筆大買賣。我覺得現在是解釋什么是二值化神經網絡的好時機，這樣你就可以更好地欣賞它們對行業的價值。

課程名稱： Deep Learning

課程簡介：

深度機器學習的最新發展使視覺識別、語音和文本理解或自主智能體系統取得了前所未有的巨大進步。在此背景下，本課程將深入探討深度學習架構的細節，重點是學習這些任務的端到端模型。學生將學習實施、訓練和調試自己的神經網絡，并對該領域的前沿研究有詳細的了解。該課程還將介紹推理方法的最新創新，包括微分推理、對抗性訓練和貝葉斯深度學習。

課程大綱：

• 機器學習基礎
• 神經網絡
• 卷積神經網絡
• 訓練神經網絡
• 遞歸神經網路
• 自動編碼器和生成模型
• 生成式對抗網絡
• 不確定性
• 對抗性攻擊與防御

講師介紹：

Gilles Louppe是比利時列日大學人工智能和深度學習的副教授。他曾是紐約大學物理系和數據科學中心的博士后助理，與歐洲核子研究中心的阿特拉斯實驗關系密切。他的研究處于機器學習、人工智能和物理科學的交叉點上，他目前的研究興趣包括使用和設計新的機器學習算法，以新的和變革性的方式處理來自基礎科學的數據驅動的問題。個人官網：

下載索引：鏈接：

主題： Mathematics of Deep Learning

摘要： 本教程將介紹一些深神經網絡的理論結果，其目的是為屬性提供數學證明，如逼近能力、收斂性、全局最優性、不變性、學習表征的穩定性、泛化誤差等。討論了該理論在神經網絡訓練中的應用。本教程將從90年代早期的神經網絡理論（包括著名的Hornik等人的研究成果）開始。還有Cybenko）。接下來，我們將討論過去五年中為深度學習而建立的最新理論成果。文中還將討論該理論所遵循的實際考慮。

邀請嘉賓： Raja Giryes，是特拉維夫大學電氣工程學院的助理教授。他獲得了海拉以色列理工學院計算機科學系理學學士（2007）、理學碩士（M.Elad教授和Y.C.Eldar教授監督，2009）和博士（M.Elad教授監督，2014）學位。Raja是Technion（2013年11月至2014年7月）計算機科學系和杜克大學G.Sapiro教授實驗室（2014年7月和2015年8月）的博士后。他的研究興趣在于信號和圖像處理與機器學習的交叉點，特別是在深度學習、反問題、稀疏表示和信號和圖像建模方面。Raja獲得了EURASIP最佳博士獎、ERC StG獎、Maof優秀青年教師獎（2016-2019）、VATAT優秀博士后獎學金（2014-2015）、英特爾研究與卓越獎（2005、2013），德克薩斯儀器公司（2008）頒發的信號處理卓越獎（ESPA），是Azrieli研究員計劃（2010-2013）的一部分。

下載鏈接： 鏈接：//pan.baidu.com/s/1tHvvi7codVe4kdb1quZB1w 提取碼：99fm

簡介： 強大的機器學習技術在數據豐富的領域成為可能。然而，數據稀缺的領域對這類方法具有挑戰性，因為高容量函數逼近器非常依賴大型數據集進行泛化。這可能對從監督醫學圖像處理到增強學習等領域構成重大挑戰，在這些領域中，真實世界的數據收集(例如機器人)構成了重大的后勤挑戰。元學習或小樣本學習為這一問題提供了一個潛在的解決方案:通過學習跨許多以前任務的數據學習，小樣本元學習算法可以發現任務之間的結構，從而使新任務的快速學習成為可能。

本教程的目的是提供一個統一的元學習視角:向讀者講授現代方法，描述圍繞這些技術的概念和理論原則，介紹這些方法以前在哪里被應用，并討論該領域內的基本開放問題和挑戰。我們希望本教程對其他領域的機器學習研究人員有用，同時也為元學習研究人員提供了一個新的視角。總而言之，我們的目標是讓觀眾能夠將元學習應用到他們自己的應用中，并開發新的元學習算法和理論分析，以應對當前的挑戰和現有工作的局限性。

視頻地址：

Part1 //www.facebook.com/icml.imls/videos/4006/

Part2

主講人介紹：

Chelsea Finn是Google Brain的研究科學家，也是加州大學伯克利分校的博士后。在2019年9月，她將加入斯坦福大學的計算機科學系擔任助理教授。 Finn的研究興趣在于使機器人和其他代理能夠通過學習和交互來發展廣泛的智能行為的能力。為此，芬恩開發了深度學習算法，用于同時學習機器人操縱技能中的視覺感知和控制，用于非線性獎勵函數的可伸縮獲取的逆強化方法以及可以在兩個視覺系統中實現快速，少拍適應的元學習算法感知和深度強化學習。 Finn在麻省理工學院獲得EECS的學士學位，并在加州大學伯克利分校獲得CS的博士學位。她的研究得到了NSF研究生獎學金，Facebook獎學金C.V.的認可。她獲得了Ramamoorthy杰出研究獎和《麻省理工學院技術評論35分35獎》，她的工作已被《紐約時報》，《連線》和彭博社等多家媒體報道。

Sergey Levine于2009年獲得斯坦福大學計算機科學學士學位和碩士學位，并獲得博士學位。 2014年獲得斯坦福大學計算機科學博士學位。他于2016年秋天加入加州大學伯克利分校電氣工程與計算機科學系。他的工作重點是決策和控制的機器學習，重點是深度學習和強化學習。他的工作應用包括自動駕駛機器人和車輛，以及計算機視覺和圖形。 他的研究包括開發將感知和控制相結合的深度神經網絡策略的端到端訓練算法，用于逆向強化學習的可擴展算法，深度強化學習算法等。 在許多受歡迎的媒體中，包括紐約時報，BBC，麻省理工學院技術評論和彭博社，他的作品都得到了報道。

課程介紹：

深度學習正在改變人工智能領域，但缺乏扎實的理論基礎。這種事務狀態極大地阻礙了進一步的發展，例如耗時的超參數優化或對抗性機器學習中遇到的非凡困難。我們為期三天的研討會基于我們確定為當前的主要瓶頸：了解深度神經網絡的幾何結構。這個問題是數學，計算機科學和實用機器學習的融合。我們邀請這些領域的領導者加強新的合作，并為深度學習的奧秘尋找新的攻擊角度。

主講人：

Peter Bartlett，加州大學伯克利分校教授，工作于計算機科學和統計部門、伯克利人工智能研究實驗室、西蒙斯計算理論研究所。

Leon Bottou，一名研究科學家，對機器學習和人工智能有著廣泛的興趣。近年來，在大規模學習和隨機梯度算法方面的工作受到了廣泛的關注。他也以DjVu文件壓縮系統而聞名，于2015年3月加入Facebook人工智能研究。

Anna Gilbert，在芝加哥大學獲得理學學士學位，在普林斯頓大學獲得數學博士學位；1997年，是耶魯大學和at&T實驗室研究所的博士后研究員。1998年至2004年，她是新澤西州弗洛勒姆公園at&T實驗室研究部的技術人員。從那以后，她一直在密歇根大學數學系工作，現在是那里的一名教授。

Piotr Indyk，電氣工程和計算機科學系的托馬斯D.和弗吉尼亞W.卡伯特教授。計算機科學與人工智能實驗室，無線麻省理工學院，大數據學院和MIFODS計算組的成員。興趣方向：高維計算幾何（包括近似最近鄰搜索）、數據流算法、稀疏恢復、壓縮感知、機器學習。

S. T. Yau，中國科學院數學科學研究所所長，哈佛大學數學系教授。感興趣的領域：微分幾何，微分方程和數學物理。