題目
【綜述：心理學、神經科學和機器學習中的注意力】《Attention in Psychology, Neuroscience, and Machine Learning | Frontiers in Computational Neuroscience》
關鍵詞
注意力機制，機器學習，心理學，神經學，多學科交叉，人工智能
簡介
注意力是靈活控制有限的計算資源的重要能力。 它已與神經科學和心理學中的許多其他主題一起研究，包括意識，警惕，顯著性，執行控制和學習。 最近，它還被應用于機器學習的多個領域。 生物學注意力研究及其作為增強人工神經網絡工具的用途之間的關系并不總是很清楚。 這篇綜述首先概述了神經科學和心理學文獻中如何將注意力概念化。 然后，它涵蓋了機器學習中注意的幾個用例，指出了它們在生物學上的對應之處。 最后，探索了可以通過生物學進一步激發人工注意力以生產復雜和整合系統的方式。
作者
Gatsby Computational Neuroscience Unit, Sainsbury Wellcome Centre, University College London, London, United Kingdom。
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相關內容
Attention機制最早是在視覺圖像領域提出來的，但是真正火起來應該算是google mind團隊的這篇論文《Recurrent Models of Visual Attention》[14]，他們在RNN模型上使用了attention機制來進行圖像分類。隨后，Bahdanau等人在論文《Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate》 [1]中，使用類似attention的機制在機器翻譯任務上將翻譯和對齊同時進行，他們的工作算是是第一個提出attention機制應用到NLP領域中。接著類似的基于attention機制的RNN模型擴展開始應用到各種NLP任務中。最近，如何在CNN中使用attention機制也成為了大家的研究熱點。下圖表示了attention研究進展的大概趨勢。
機器學習
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機器學習(ML)是一組用于發現數據關系的編程技術。使用ML算法，您可以對數據進行聚類和分類，以執行建議或欺詐檢測之類的任務，并對銷售趨勢、風險分析和其他預測進行預測。機器學習曾經是學術數據科學家的領域，現在已經成為主流的業務流程，而像易于學習的R編程語言這樣的工具將高質量的數據分析交到任何程序員的手中。《使用R、tidyverse和mlr的機器學習》將教會您廣泛使用的ML技術，以及如何使用R編程語言及其強大的工具生態系統將它們應用于您自己的數據集。這本書會讓你開始!
對這項技術
機器學習技術準確而有效地識別數據中的模式和關系，并使用這些模型對新數據進行預測。ML技術甚至可以在相對較小的數據集上工作，使這些技能成為幾乎所有數據分析任務的強大盟友。R語言的設計考慮了數學和統計的應用。小型數據集是它的最佳選擇，它的現代數據科學工具(包括流行的tidyverse包)使R成為ML的自然選擇。
關于這本書
《使用R、tidyverse和mlr的機器學習》將教會您如何使用強大的R編程語言從數據中獲得有價值的見解。作者兼R專家Hefin Ioan Rhys以其引人入勝的、非正式的風格為ML基礎知識打下了堅實的基礎，并向您介紹了tidyverse，這是一套專門為實用數據科學設計的強大的R工具。有了這些基礎知識，您將更深入地研究常用的機器學習技術，包括分類、預測、約簡和聚類算法，并將每種技術應用于實際數據，從而對有趣的問題進行預測。
使用tidyverse包，您將轉換、清理和繪制您的數據，并在工作中使用數據科學最佳實踐。為了簡化您的學習過程，您還將使用R的mlr包，這是一個非常靈活的接口，用于各種核心算法，允許您以最少的編碼執行復雜的ML任務。您將探索一些基本概念，如過擬合、欠擬合、驗證模型性能，以及如何為您的任務選擇最佳模型。富有啟發性的圖片提供了清晰的解釋，鞏固了你的新知識。
無論您是在處理業務問題、處理研究數據，還是僅僅是一個有數據頭腦的開發人員，您都可以通過本實用教程立即構建自己的ML管道!
里面有什么
- 常用ML技術
- 使用tidyverse包來組織和繪制數據
- 驗證模型的性能
- 為您的任務選擇最佳的ML模型
- 各種實際的編碼練習
- ML的最佳實踐
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題目： A Survey on Human Machine Interaction in Industry 4.0
摘要： 工業4.0或工業物聯網都描述了人與機器之間無縫交互的新模式。這兩個概念都依賴于能夠控制工業生產流程的智能、互聯的網絡物理生產系統。隨著這些機器自主地做出許多決策，并進一步與生產和制造計劃系統交互，人類用戶的集成需要新的范式。本文分析了工業4.0領域人機交互技術的現狀。我們專注于集成增強和虛擬現實技術應用的新范例。基于我們的分析，我們進一步討論了研究的挑戰。
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越來越復雜和自主的系統需要機器倫理來最大限度地發揮新技術帶來的效益和社會風險。決定采用哪種倫理理論以及如何有效地實施倫理理論是一個具有挑戰性的問題。這項調查提供了三方面的貢獻。首先，介紹了一種從倫理、實現和技術角度分析機器倫理的分類方法。其次，對相關作品進行了詳盡的選擇和描述。第三，將新分類方法應用于入選作品，確定了該領域的主要研究模式和經驗，并提出了今后的研究方向。
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論文題目
機器學習在固體材料科學中的最新進展和應用，Recent advances and applications of machine learning in solidstate materials science
論文簡介
近年來進入材料科學工具箱的最令人興奮的工具之一是機器學習。這些統計方法已經證明能夠大大加快基礎和應用研究的速度。目前，我們正在見證一個爆炸性的工作，開發和應用機器學習的固態系統。我們對本課題的最新研究進行了全面的綜述和分析。作為起點，我們介紹了材料科學中的機器學習原理、算法、描述符和數據庫。我們繼續描述不同的機器學習方法，以發現穩定的材料并預測其晶體結構。然后我們討論了大量的定量結構-性質關系的研究，以及用機器學習代替第一性原理方法的各種方法。我們回顧了如何應用主動學習和基于代理的優化來改進rational設計過程和相關的應用實例。兩個主要的問題總是機器學習模型的可解釋性和從中獲得的物理理解。因此，我們考慮可解釋性的不同方面及其在材料科學中的重要性。最后，針對計算材料科學面臨的各種挑戰，提出了解決方案和未來的研究路徑。
論文作者
Jonathan Schmidt，Mário R. G. Marques，來自馬丁路德大學 物理研究所
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題目： Compositionality In Machine Learning
摘要：
現實世界是固有的結構，如句子是由詞語組成的，圖像是由物體組成的，物體本身是由部分組成的。人們如何度量這些，過程是合成的，而不是輸出的。本次教程主要講述了機器學習中的組合性，解釋了機器學習中組合模型的歷史以及原理，還講述了為什么我們要期望普通的模型是組成型學習者?
作者：
Angeliki Lazaridou是DeepMind的高級研究科學家，在此之前是Marco Baroni的研究生，在意大利特倫托大學(map)心智/腦科學中心CLIC實驗室從事基礎語言學習。在薩爾大學(University of Saarland)獲得了計算語言學理學碩士學位，研究情感分析，并獲得了伊拉斯謨?蒙德斯(Erasmus Mundus)語言與通信技術碩士獎學金(EM-LCT)的支持。研究興趣是緊急通信，計算語言學，自然語言處理，人工智能。
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題目： Machine learning and the physical sciences
摘要：
機器學習(ML)包含廣泛的算法和建模工具，用于大量的數據處理任務，這些任務近年來已經進入大多數科學學科。本文有選擇地回顧了機器學習與物理科學接口的最新研究進展。這包括由物理洞察力驅動的ML的概念發展，機器學習技術在物理中的幾個領域的應用以及這兩個領域之間的交叉。在介紹了機器學習方法和原理的基本概念之后，舉例說明了如何用統計物理來理解ML中的方法，然后介紹了ML方法在粒子物理和宇宙學、量子多體物理、量子計算、化學和材料物理中的應用。此外，還強調了針對加速ML的新型計算體系結構的研究和開發。每個部分都描述了最近的成功以及特定領域的方法和挑戰。
作者簡介：
Giuseppe Carleo于2018年加入了位于美國計算量子物理中心的Flatiron研究所。2007年，他在羅馬大學獲得物理學學士學位;2011年，他在意大利國際高等研究學院獲得凝聚態理論博士學位。他在法國光學研究所和瑞士蘇黎世聯邦理工學院獲得博士后。他也是蘇黎世聯邦理工學院計算量子物理學的講師。Carleo的主要研究方向是發展先進的數值算法來研究強相互作用量子系統的挑戰性問題。他的研究應用范圍包括凝聚態物質、超冷原子和量子計算。他對量子蒙特卡羅方法的發展做出了貢獻，包括平衡和動態特性，包括時變蒙特卡羅和神經網絡量子態。在CCQ，他正在開發和推廣基于人工智能的新技術來解決量子問題。他是開源項目NetKet的創始人和開發負責人。
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Graphical causal inference as pioneered by Judea Pearl arose from research on artificial intelligence (AI), and for a long time had little connection to the field of machine learning. This article discusses where links have been and should be established, introducing key concepts along the way. It argues that the hard open problems of machine learning and AI are intrinsically related to causality, and explains how the field is beginning to understand them.
主題： Introduction to Machine Learning
課程簡介： 機器學習是指通過經驗自動提高性能的計算機程序（例如，學習識別人臉、推薦音樂和電影以及驅動自主機器人的程序）。本課程從不同的角度介紹機器學習的理論和實用算法。主題包括貝葉斯網絡、決策樹學習、支持向量機、統計學習方法、無監督學習和強化學習。本課程涵蓋理論概念，例如歸納偏差、PAC學習框架、貝葉斯學習方法、基于邊際的學習和Occam的剃刀。編程作業包括各種學習算法的實際操作實驗。這門課程的目的是讓一個研究生在方法論，技術，數學和算法方面有一個徹底的基礎，目前需要的人誰做的機器學習的研究。
邀請嘉賓： Hal Daumé III，紐約市微軟研究院的研究員，是機器學習小組的一員；他也是馬里蘭大學的副教授。他主要從事自然語言處理和機器學習。
Matt Gormley，卡內基梅隆大學計算機科學學院機器學習部（ML）助教。
Roni Rosenfeld，卡內基梅隆大學計算機學院機器學習系教授兼主任，個人主頁：//www.cs.cmu.edu/~roni/。等
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In this paper we aim to answer questions based on images when provided with a dataset of question-answer pairs for a number of images during training. A number of methods have focused on solving this problem by using image based attention. This is done by focusing on a specific part of the image while answering the question. Humans also do so when solving this problem. However, the regions that the previous systems focus on are not correlated with the regions that humans focus on. The accuracy is limited due to this drawback. In this paper, we propose to solve this problem by using an exemplar based method. We obtain one or more supporting and opposing exemplars to obtain a differential attention region. This differential attention is closer to human attention than other image based attention methods. It also helps in obtaining improved accuracy when answering questions. The method is evaluated on challenging benchmark datasets. We perform better than other image based attention methods and are competitive with other state of the art methods that focus on both image and questions.
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