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利用深度學習方法對醫學影像數據進行處理分析，極大地促進了精準醫療和個性化醫療的快速發展。深度學習在醫學圖像領域的應用較為廣泛，具有多病種、多模態、多組學和多功能的特點。為便于對深度學習在醫學圖像處理領域的應用進行更深入有效的探索，本文系統綜述了相關研究進展。首先，從深度學習在影像基因組學中的應用出發，理清了深度學習在醫學影像領域應用的一般思路和現狀，將醫學影像領域分為智能診斷、療效評估和預測預后等3個模塊，并對模塊內的各病種進行總結，展示了深度學習各算法的優缺點及面臨的問題和挑戰。其次，對深度學習中出現的新思路、新方法以及對傳統方法的改進進行了闡述。最后，總結了該領域現階段面臨的問題，并對未來的研究方向做出了展望。基于深度學習的醫學圖像智能處理與分析雖然取得了一些有價值的研究成果，但還需要根據臨床的實際需求，將深度學習與經典的機器學習算法及無創并且高效的多組學數據結合起來，對深度學習的理論和方法進行深入研究。

//www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20210206&flag=1

深度學習在大量領域取得優異成果，但仍然存在著魯棒性和泛化性較差、難以學習和適應未觀測任務、極其依賴大規模數據等問題.近兩年元學習在深度學習上的發展，為解決上述問題提供了新的視野.元學習是一種模仿生物利用先前已有的知識，從而快速學習新的未見事物能力的一種學習定式.元學習的目標是利用已學習的信息，快速適應未學習的新任務.這與實現通用人工智能的目標相契合，對元學習問題的研究也是提高模型的魯棒性和泛化性的關鍵.近年來隨著深度學習的發展，元學習再度成為熱點，目前元學習的研究百家爭鳴、百花齊放. 本文從元學習的起源出發，系統地介紹元學習的發展歷史，包括元學習的由來和原始定義，然后給出當前元學習的通用定義，同時總結當前元學習一些不同方向的研究成果，包括基于度量的元學習方法、基于強泛化新的初始化參數的元學習方法、基于梯度優化器的元學習方法、基于外部記憶單元的元學方法、基于數據增強的元學方法等. 總結其共有的思想和存在的問題，對元學習的研究思想進行分類，并敘述不同方法和其相應的算法.最后論述了元學習研究中常用數據集和評判標準，并從元學習的自適應性、進化性、可解釋性、連續性、可擴展性展望其未來發展趨勢.

引言

隨著計算設備并行計算性能的大幅度 進步，以及近些年深度神經網絡在各個領域 不斷取得重大突破，由深度神經網絡模型衍 生而來的多個機器學習新領域也逐漸成型， 如強化學習、深度強化學習[1] [2] 、深度監督 學習等。在大量訓練數據的加持下，深度神 經網絡技術已經在機器翻譯、機器人控制、 大數據分析、智能推送、模式識別等方面取 得巨大成果[3] [4] [5] 。

實際上在機器學習與其他行業結合的 過程中，并不是所有領域都擁有足夠可以讓 深度神經網絡微調參數至收斂的海量數據， 相當多領域要求快速反應、快速學習，如新 興領域之一的仿人機器人領域，其面臨的現 實環境往往極為復雜且難以預測，若按照傳 統機器學習方法進行訓練則需要模擬所有 可能遇到的環境，工作量極大同時訓練成本 極高，嚴重制約了機器學習在其他領域的擴 展，因此在深度學習取得大量成果后，具有 自我學習能力與強泛化性能的元學習便成 為通用人工智能的關鍵。

元學習（Meta-learning）提出的目的是 針對傳統神經網絡模型泛化性能不足、對新 種類任務適應性較差的特點。在元學習介紹 中往往將元學習的訓練和測試過程類比為 人類在掌握一些基礎技能后可以快速學習并適應新任務，如兒童階段的人類也可以快 速通過一張某動物照片學會認出該動物，即 機 器 學 習 中 的 小 樣 本 學 習 （ Few-shot Learning）[6] [7] ，甚至不需要圖像，僅憑描 述就可學會認識新種類，對應機器學習領域 中的（Zero-shot Learning）[8] ，而不需要大 量該動物的不同照片。人類在幼兒階段掌握 的對世界的大量基礎知識和對行為模式的 認知基礎便對應元學習中的“元”概念，即一 個泛化性能強的初始網絡加上對新任務的 快速適應學習能力，元學習的遠期目標為通 過類似人類的學習能力實現強人工智能，當 前階段體現在對新數據集的快速適應帶來 較好的準確度，因此目前元學習主要表現為 提高泛化性能、獲取好的初始參數、通過少 量計算和新訓練數據即可在模型上實現和 海量訓練數據一樣的識別準確度，近些年基 于元學習，在小樣本學習領域做出了大量研 究[9] [10] [11] [12] [13] [14] [15] [16] [17] ，同時為模擬 人類認知，在 Zero-shot Learning 方向也進行 了大量探索[18] [19] [20] [21] [22] 。

在機器學習盛行之前，就已產生了元學習的相關概念。當時的元學習還停留在認知 教育科學相關領域，用于探討更加合理的教 學方法。Gene V. Glass 在 1976 年首次提出 了“元分析”這一概念[23] ，對大量的分析結 果進行統計分析，這是一種二次分析辦法。G Powell 使用“元分析”的方法對詞匯記憶 進行了研究[24] ，指出“強制”和“誘導”意象有 助于詞匯記憶。Donald B.Maudsley 在 1979 年首次提出了“元學習”這一概念，將其描述 為“學習者意識到并越來越多地控制他們已 經內化的感知、探究、學習和成長習慣的過 程”，Maudsley 將元學習做為在假設、結構、 變化、過程和發展這 5 個方面下的綜合，并 闡述了相關基本原則[25] 。BIGGS J.B 將元學 習描述為“意識到并控制自己的學習的狀 態” [26] ，即學習者對學習環境的感知。P Adey 將元學習的策略用在物理教學上[27] ， Vanlehn K 探討了輔導教學中的元學習方法 [28] 。從元分析到元學習，研究人員主要關 注人是如何意識和控制自己學習的。一個具 有高度元學習觀念的學生，能夠從自己采用 的學習方法所產生的結果中獲得反饋信息，進一步評價自己的學習方法，更好地達到學 習目標[29] 。隨后元學習這一概念慢慢滲透 到機器學習領域。P.Chan 提出的元學習是一 種整合多種學習過程的技術，利用元學習的 策略組合多個不同算法設計的分類器，其整 體的準確度優于任何個別的學習算法[30] [31] [32] 。HilanBensusan 提出了基于元學習的決 策樹框架[33] 。Vilalta R 則認為元學習是通 過積累元知識動態地通過經驗來改善偏倚 的一種學習算法[34] 。

Meta-Learning 目前還沒有確切的定義， 一般認為一個元學習系統需結合三個要求：系統必須包含一個學習子系統；利用以前學 習中提取的元知識來獲得經驗，這些元知識 來自單個數據集或不同領域；動態選擇學習偏差。

元學習的目的就是為了設計一種機器學習模型，這種模型有類似上面提到的人的 學習特性，即使用少量樣本數據，快速學習 新的概念或技能。經過不同任務的訓練后， 元學習模型能很好的適應和泛化到一個新任務，也就學會了“Learning to learn”。

來自南京大學LAMDA實驗室徐峰同學對《元強化學習》的總結報告。

//www.lamda.nju.edu.cn/xufeng/

深度強化學習作為機器學習發展的最新成果，已經在很多應用領域嶄露頭角。關于深度強化學習的算法研究和應用研究，產生了很多經典的算法和典型應用領域。深度強化學習應用在智能制造中，能在復雜環境中實現高水平控制。對深度強化學習的研究進行概述，對深度強化學習基本原理進行介紹，包括深度學習和強化學習。介紹深度強化學習算法應用的理論方法，在此基礎對深度強化學習的算法進行了分類介紹，分別介紹了基于值函數和基于策略梯度的強化學習算法，列舉了這兩類算法的主要發展成果，以及其他相關研究成果。對深度強化學習在智能制造的典型應用進行分類分析。對深度強化學習存在的問題和未來發展方向進行了討論。

近年來, 深度強化學習(Deep reinforcement learning, DRL)在諸多復雜序貫決策問題中取得巨大突破.由于融合了深度學習強大的表征能力和強化學習有效的策略搜索能力, 深度強化學習已經成為實現人工智能頗有前景的學習范式.然而, 深度強化學習在多Agent系統的研究與應用中, 仍存在諸多困難和挑戰, 以StarCraft Ⅱ為代表的部分觀測環境下的多Agent學習仍然很難達到理想效果.本文簡要介紹了深度Q網絡、深度策略梯度算法等為代表的深度強化學習算法和相關技術.同時, 從多Agent深度強化學習中通信過程的角度對現有的多Agent深度強化學習算法進行歸納, 將其歸納為全通信集中決策、全通信自主決策、欠通信自主決策3種主流形式.從訓練架構、樣本增強、魯棒性以及對手建模等方面探討了多Agent深度強化學習中的一些關鍵問題, 并分析了多Agent深度強化學習的研究熱點和發展前景.

//www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.c180372

通過學習可觀測數據的概率密度而隨機生成樣本的生成模型在近年來受到人們的廣泛關注, 網絡結構中包含多個隱藏層的深度生成式模型以更出色的生成能力成為研究熱點, 深度生成模型在計算機視覺、密度估計、自然語言和語音識別、半監督學習等領域得到成功應用, 并給無監督學習提供了良好的范式. 本文根據深度生成模型處理似然函數的不同方法將模型分為三類: 第一類方法是近似方法, 包括采用抽樣方法近似計算似然函數的受限玻爾茲曼機和以受限玻爾茲曼機為基礎模塊的深度置信網絡、深度玻爾茲曼機和亥姆霍茲機, 與之對應的另一種模型是直接優化似然函數變分下界的變分自編碼器以及其重要的改進模型, 包括重要性加權自編碼和可用于半監督學習的深度輔助深度模型; 第二類方法是避開求極大似然過程的隱式方法, 其代表模型是通過生成器和判別器之間的對抗行為來優化模型參數從而巧妙避開求解似然函數的生成對抗網絡以及重要的改進模型, 包括WGAN、深度卷積生成對抗網絡和當前最頂級的深度生成模型BigGAN; 第三類方法是對似然函數進行適當變形的流模型和自回歸模型, 流模型利用可逆函數構造似然函數后直接優化模型參數, 包括以NICE為基礎的常規流模型、變分流模型和可逆殘差網絡(i-ResNet), 自回歸模型(NADE)將目標函數分解為條件概率乘積的形式, 包括神經自回歸密度估計(NADE)、像素循環神經網絡(PixelRNN)、掩碼自編碼器(MADE)以及WaveNet等. 詳細描述上述模型的原理和結構以及模型變形后, 闡述各個模型的研究進展和應用, 最后對深度生成式模型進行展望和總結.

//www.aas.net.cn/cn/article/doi/10.16383/j.aas.c190866

受益于當前計算機性能的快速提升, 學習可觀測樣本的概率密度并隨機生成新樣本的生成模型成為熱點. 相比于需要學習條件概率分布的判別模型, 生成模型的訓練難度大、模型結構復雜, 但除了能夠生成新樣本外, 生成模型在圖像重構、缺失數據填充、密度估計、風格遷移和半監督學習等應用領域也獲得了巨大的成功. 當前可觀測樣本的數量和維數都大幅度增加, 淺層的生成模型受到性能瓶頸的限制而無法滿足應用需求, 從而被含有多個隱藏層的深度生成模型替代, 深度生成模型能夠學習到更好的隱表示, 模型性能更好. 本文對有重要意義的深度生成模型進行全面的分析和討論, 對各大類模型的結構和基本原理進行梳理和分類. 本文第1節介紹深度生成模型的概念和分類; 第2節介紹受限玻爾茲曼機和以受限玻爾茲曼機為基礎模塊的幾種深度生成模型, 重點內容是各種模型的不同訓練算法; 第3節介紹變分自編碼器的基本結構、變分下界的推理和重參數化方法; 第4節介紹生成對抗網絡, 主要內容為模型原理、訓練方法和穩定性研究, 以及兩種重要的模型結構; 第5節總結了流模型的結構, 詳細介紹了流模型的技術特點; 第6節分析了自回歸模型的模型結構以及幾種重要分支的研究進展; 第7節將介紹生成模型中的兩個小分支: 矩陣匹配模型和隨機生成模型; 第8節對深度生成模型存在的問題進行分析討論, 并對未來的研究方向和發展趨勢做出了展望.

深度學習能自動從大樣本數據中學習獲得優良的特征表達,有效提升各種機器學習任務的性能,已廣泛應用于信號處理、計算機視覺和自然語言處理等諸多領域。基于深度學習的醫學影像智能計算是目前智慧醫療領域的研究熱點,其中深度學習方法已經應用于醫學影像處理、分析的全流程。由于醫學影像內在的特殊性、復雜性,特別是考慮到醫學影像領域普遍存在的小樣本問題,相關學習任務和應用場景對深度學習方法提出了新要求。本文以臨床常用的X射線、超聲、計算機斷層掃描和磁共振等4種影像為例,對深度學習在醫學影像中的應用現狀進行綜述, 特別面向圖像重建、病灶檢測、圖像分割、圖像配準和計算機輔助診斷這5大任務的主要深度學習方法的進展進行介紹,并對發展趨勢進行展望。

//www.cjig.cn/jig/ch/reader/view_abstract.aspx?edit_id=20200923131243001&flag=2&file_no=202006020000002&journal_id=jig

最新的技術進步提高了交通運輸的質量。新的數據驅動方法為所有基于控制的系統(如交通、機器人、物聯網和電力系統)帶來了新的研究方向。將數據驅動的應用與運輸系統相結合在最近的運輸應用程序中起著關鍵的作用。本文綜述了基于深度強化學習(RL)的交通控制的最新應用。其中，詳細討論了基于深度RL的交通信號控制(TSC)的應用，這在文獻中已經得到了廣泛的研究。綜合討論了TSC的不同問題求解方法、RL參數和仿真環境。在文獻中，也有一些基于深度RL模型的自主駕駛應用研究。我們的調查廣泛地總結了這一領域的現有工作，并根據應用程序類型、控制模型和研究的算法對它們進行了分類。最后，我們討論了基于深度可編程邏輯語言的交通應用所面臨的挑戰和有待解決的問題。

Deep Reinforcement Learning via Policy Optimization