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注意力是一種在廣泛的神經結構中使用的越來越流行的機制。由于這一領域的快速發展，仍然缺乏對注意力的系統概述。在本文中，我們定義了用于自然語言處理的注意力體系結構的統一模型，重點介紹了用于文本數據的向量表示的體系結構。我們討論了以往工作的不同方面，注意力機制的可能用途，并描述了該領域的主要研究工作和公開挑戰。

//web.eecs.umich.edu/~justincj/slides/eecs498/FA2020/598_FA2020_lecture13.pdf

如今，網絡越來越大，越來越復雜，應用越來越廣泛。眾所周知，網絡數據是復雜和具有挑戰性的。要有效地處理圖數據，第一個關鍵的挑戰是網絡數據表示，即如何正確地表示網絡，使模式發現、分析和預測等高級分析任務在時間和空間上都能有效地進行。在這次演講中，我將介紹網絡嵌入和GCN的最新發展趨勢和最新進展，包括解糾纏GCN、抗攻擊GCN以及用于網絡嵌入的自動機器學習。

//tcci.ccf.org.cn/conference/2020/dldoc/tutorial_3.pdf

第14屆推薦系統頂級會議ACM RecSys在9月22日到26日在線舉行。來自意大利Polytechnic University of Turin做了關于對抗推薦系統的教程《Adversarial Learning for Recommendation: Applications for Security and Generative Tasks – Concept to Code》，186頁ppt，干貨內容，值得關注。

//recsys.acm.org/recsys20/tutorials/#content-tab-1-3-tab

對抗式機器學習(AML)是從識別計算機視覺任務中的漏洞(如圖像分類)開始，研究現代機器學習(ML)推薦系統中的安全問題的研究領域。

在本教程中，我們將全面概述AML技術在雙重分類中的應用:(i)用于攻擊/防御目的的AML，以及(ii)用于構建基于GAN的推薦模型的AML。此外，我們將把RS中的AML表示與兩個實際操作會話(分別針對前面的分類)集成在一起，以顯示AML應用程序的有效性，并在許多推薦任務中推進新的想法和進展。

本教程分為四個部分。首先，我們總結了目前最先進的推薦模型，包括深度學習模型，并定義了AML的基本原理。在此基礎上，我們提出了針對RSs的攻擊/防御策略的對抗性推薦框架和基于GAN實踐環節。最后，我們總結了這兩種應用的開放挑戰和可能的未來工作。

圖表示學習

近年來，圖神經網絡(GNNs)在結構化數據建模方面取得了巨大的成功。然而，大多數GNN是為同構網絡設計的，即所有節點或邊具有相同的特征空間和表示分布。這使得它們無法代表真實世界中不斷演化的異構圖，如知識圖譜、物聯網圖、領英經濟圖、開放學術圖和Facebook實體圖。在這次演講中，我將介紹圖神經網絡架構，它可以建模十億年規模的異構圖形與動態。重點將是我們如何設計圖注意力和相對時間編碼機制，以捕獲真實圖異構和動態性質。接下來，我將進一步討論為一般的圖挖掘任務預先訓練這類GNN的策略。最后，為了處理web規模的數據，我將介紹一種異構的小型批處理圖采樣算法，該算法帶有一個歸納的時間戳分配方法，用于高效和可擴展的訓練。大量的實驗顯示了在實踐中對網絡規模圖進行預訓練的GNNs的前景。

//ericdongyx.github.io/papers/slides-Graph-Rep-Learning-GNN-PreTraining-at-CCF-BAAI-2020.pdf

//www.math.arizona.edu/～hzhang/math574.html

隨著信息技術的飛速發展，在各個領域產生了大量的科學和商業數據。例如，人類基因組數據庫項目已經收集了千兆字節的人類遺傳密碼數據。萬維網提供了另一個例子，它擁有由數百萬人使用的文本和多媒體信息組成的數十億Web頁面。

本課程涵蓋了現代數據科學技術，包括基本的統計學習理論及其應用。將介紹各種數據挖掘方法、算法和軟件工具，重點在概念和計算方面。將涵蓋生物信息學、基因組學、文本挖掘、社交網絡等方面的應用。

本課程著重于現代機器學習的統計分析、方法論和理論。它是為學生誰想要實踐先進的機器學習工具和算法，也了解理論原理和統計性質的算法。主題包括回歸、分類、聚類、降維和高維分析。

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。

近年來, 隨著海量數據的涌現, 可以表示對象之間復雜關系的圖結構數據越來越受到重視并給已有的算法帶來了極大的挑戰. 圖神經網絡作為可以揭示深層拓撲信息的模型, 已開始廣泛應用于諸多領域,如通信、生命科學和經濟金融等. 本文對近幾年來提出的圖神經網絡模型和應用進行綜述, 主要分為以下幾類:基于空間方法的圖神經網絡模型、基于譜方法的圖神經網絡模型和基于生成方法的圖神經網絡模型等,并提出可供未來進一步研究的問題.

//engine.scichina.com/publisher/scp/journal/SSM/50/3/10.1360/N012019-00133?slug=fulltext

圖是對對象及其相互關系的一種簡潔抽象的直觀數學表達. 具有相互關系的數據—圖結構數據在眾多領域普遍存在, 并得到廣泛應用. 隨著大量數據的涌現, 傳統的圖算法在解決一些深層次的重要問題, 如節點分類和鏈路預測等方面有很大的局限性. 圖神經網絡模型考慮了輸入數據的規模、異質性和深層拓撲信息等, 在挖掘深層次有效拓撲信息、 提取數據的關鍵復雜特征和 實現對海量數據的快速處理等方面, 例如, 預測化學分子的特性 [1]、文本的關系提取 [2,3]、圖形圖像的結構推理 [4,5]、社交網絡的鏈路預測和節點聚類 [6]、缺失信息的網絡補全 [7]和藥物的相互作用預測 [8], 顯示了令人信服的可靠性能.

圖神經網絡的概念最早于 2005 年由 Gori 等 [9]提出, 他借鑒神經網絡領域的研究成果, 設計了一種用于處理圖結構數據的模型. 2009 年, Scarselli 等 [10]對此模型進行了詳細闡述. 此后, 陸續有關于圖神經網絡的新模型及應用研究被提出. 近年來, 隨著對圖結構數據研究興趣的不斷增加, 圖神經網絡研究論文數量呈現出快速上漲的趨勢, 圖神經網絡的研究方向和應用領域都得到了很大的拓展.

目前已有一些文獻對圖神經網絡進行了綜述. 文獻 [11]對圖結構數據和流形數據領域的深度學習方法進行了綜述, 側重于將所述各種方法置于一個稱為幾何深度學習的統一框架之內; 文獻[12]將圖神經網絡方法分為三類: 半監督學習、無監督學習和最新進展, 并根據發展歷史對各種方法進行介紹、分析和對比; 文獻[13]介紹了圖神經網絡原始模型、變體和一般框架, 并將圖神經網絡的應用劃分為結構場景、非結構場景和其他場景; 文獻[14]提出了一種新的圖神經網絡分類方法, 重點介紹了圖卷積網絡, 并總結了圖神經網絡方法在不同學習任務中的開源代碼和基準.

本文將對圖神經網絡模型的理論及應用進行綜述, 并討論未來的方向和挑戰性問題. 與其他綜述文獻的不同之處在于, 我們給出新的分類標準, 并且介紹圖神經網絡豐富的應用成果. 本文具體結構如下: 首先介紹三類主要的圖神經網絡模型, 分別是基于空間方法的圖神經網絡、基于譜方法的圖神經網絡和基于生成方法的圖神經網絡等; 然后介紹模型在節點分類、鏈路預測和圖生成等方面的應用; 最后提出未來的研究方向.

【導讀】新加坡國立大學的Xiang Wang、Tat-Seng Chua，以及來自中國科學技術大學的Xiangnan He在WSDM 2020會議上通過教程《Learning and Reasoning on Graph for Recommendation》介紹了基于圖學習和推理的推薦系統，涵蓋了基于隨機游走的推薦系統、基于網絡嵌入的推薦系統，基于圖神經網絡的推薦系統等內容。

Tutorial摘要：

推薦方法構建預測模型來估計用戶-項目交互的可能性。之前的模型在很大程度上遵循了一種通用的監督學習范式——將每個交互視為一個單獨的數據實例，并基于“信息孤島”進行預測。但是，這些方法忽略了數據實例之間的關系，這可能導致性能不佳，特別是在稀疏場景中。此外，建立在單獨數據實例上的模型很難展示推薦背后的原因，這使得推薦過程難以理解。

在本教程中，我們將從圖學習的角度重新討論推薦問題。用于推薦的公共數據源可以組織成圖，例如用戶-項目交互(二部圖)、社交網絡、項目知識圖(異構圖)等。這種基于圖的組織將孤立的數據實例連接起來，為開發高階連接帶來了好處，這些連接為協作過濾、基于內容的過濾、社會影響建模和知識感知推理編碼有意義的模式。隨著最近圖形神經網絡(GNNs)的成功，基于圖形的模型顯示了成為下一代推薦系統技術的潛力。本教程對基于圖的推薦學習方法進行了回顧，重點介紹了GNNs的最新發展和先進的推薦知識。通過在教程中介紹這一新興而有前景的領域，我們希望觀眾能夠對空間有更深刻的理解和準確的洞察，激發更多的想法和討論，促進技術的發展。

Tutorial大綱：

教程簡介： 最近AI對話技術的飛躍式發展，無疑與越來越復雜的深度學習算法有關，而深度學習算法所捕捉到的模式是由各種數據收集機制生成的。因此，本教程的目標是雙重的。首先，它旨在讓學術界熟悉基于統計學的對話系統算法設計的最新進展，其中包括開放性領域和基于任務的對話范例。本教程的重點是介紹對話系統端到端的學習機制，以及它們與更加常見的模塊系統之間的關聯。從理論上講，從數據中學習端到端可以為對話系統提供無縫的、空前的可移植性，有著非常廣闊的應用前景。從實踐的角度來看，該領域仍然存在大量的研究挑戰和機會:在本教程中，我們會分析理論和實踐之間的差異，并介紹當前端到端對話學習的主要優勢和實踐中的局限性。

目錄：

• 理解數據(帶注釋和不帶注釋的)收集對AI對話系統的重要性。
• 介紹最新的關于AI對話系統的數據收集范式。
• 闡述大規模無結構的對話數據在對話系統預訓練方面的可用性。
• 提供端到端數據驅動在AI對話學習模型的概述。
• 討論數據和算法選擇之間的重要性。
• 關于當前(任務導向)AI對話在實際操作中的一個行業視角。

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