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【導讀】來自蘇黎世聯邦理工學院的Afonso S. Bandeira教授撰寫了《數據科學數學基礎》新書書稿，共170頁pdf。現今在許多科學領域的實驗、觀察和數值模擬產生了大量的數據。這種快速增長預示著“以數據為中心的科學”時代的到來，這需要新的范式來處理如何獲取、處理、分布和分析數據。與此同時，人工智能的發展將給技術、科學和工業的許多領域帶來革命。本課程將涵蓋用于開發算法的數學模型和概念，這些算法可以處理數據科學、機器學習和人工智能帶來的一些挑戰。

題目： A Concise Review of Recent Few-shot Meta-learning Methods

摘要：

最近，很少有人嘗試元學習，人們期望它能模仿人類快速適應基于先驗知識的新概念。在這篇簡短的交流中，簡要回顧了近年來有代表性的幾種元學習方法，并根據其技術特點將其分為四個分支。最后，總結了當前元學習面臨的一些重要挑戰和未來的展望。

題目： Multimodal Model Agnostic Meta-Learning via Task-Aware Modulation

簡介：

模型不可知元學習者的目標是從相似的任務中獲取元學習參數，以適應分布相同但梯度更新較少的新任務。由于模型選擇的靈活性，這些框架在諸如少鏡頭圖像分類和增強學習等多個領域表現出了良好的性能。然而，此類框架的一個重要限制是，它們尋求在整個任務分布中共享的公共初始化，這極大地限制了它們能夠學習的任務分布的多樣性。在本文中，我們增強了MAML的能力，以識別從多模式任務分布中采樣的任務模式，并通過梯度更新快速適應。具體來說，我們提出了一個多模態MAML框架，該框架能夠根據所識別的模式調整其元學習先驗參數，從而實現更高效的快速適應。我們在一組不同的少鏡頭學習任務上對所提出的模型進行評估，包括回歸、圖像分類和強化學習。結果不僅證明了我們的模型在調整元學習先驗以響應任務特征方面的有效性，而且表明了多模態分布的訓練比單模態訓練有更好的效果。

邀請嘉賓：

Risto Vuorio是密歇根大學Satinder Singh實驗室的訪問學者，致力于深度強化學習和終身學習，對開發新的增強學習算法并將其應用于新問題很感興趣。

Shao-Hua Sun是南加利福尼亞大學(USC)計算機科學專業的三年級博士生，與Joseph J. Lim教授一起在視覺與機器人認知學習實驗室(CLVR)擔任Annenberg研究員。在加入USC之前，在國立臺灣大學(NTU)電子工程系獲得學士學位。研究興趣橫跨深度學習、計算機視覺、強化學習、元學習、機器人學習等領域。

論文題目： Meta-World: A Benchmark and Evaluation for Multi-Task and Meta Reinforcement Learning

摘要： 元強化學習算法可以利用以前的經驗來學習如何學習，從而使機器人更快地獲得新技能。然而，目前關于元強化學習的研究大多集中在任務分布非常狹窄的情況下。例如，一個常用的元強化學習基準對一個模擬機器人使用不同的運行速度作為不同的任務。當策略在如此狹窄的任務分布上進行元訓練時，它們不可能泛化到更快速地獲取全新的任務。因此，如果這些方法的目的是更快地獲取全新的行為，那么我們必須在任務分布上對它們進行評估，這些任務分布足夠廣泛，從而能夠對新行為進行泛化。在本文中，我們提出了一種元強化學習和多任務學習的開源模擬基準，由50個不同的機器人操作任務組成。我們的目標是使開發算法成為可能，從而加速獲取全新的、未完成的任務。我們評估了6種最先進的元強化學習和多任務學習算法。令人驚訝的是，雖然每個任務及其變體(例如，具有不同的對象位置)都可以成功地學習，但這些算法很難同時學習多個任務，即使只有10個不同的訓練任務。我們的分析和開源環境為未來多任務學習和元學習的研究鋪平了道路，這些研究可以使有意義的概括成為可能，從而釋放這些方法的全部潛力。

論文作者： Tianhe Yu, Deirdre Quillen, Zhanpeng He, Ryan Julian, Karol Hausman, Chelsea Finn, Sergey Levine

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。

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。

課程題目：深度學習科學：橋接理論與實踐

課程介紹：

深度學習的最新進展使我們能夠在機器學習、計算機視覺和機器人技術等許多任務中取得巨大的進步。然而，對這種成功的根源，以及深度學習原因和程度的原則性理解仍然無法實現。 本課程旨在介紹深度學習領域中，存在的基本思想和現象。我們將圍繞神經網絡訓練優化、深度學習模型推廣、生成模型（如生成式對抗網絡（GAN）和變異自動編碼器（VAE））；機器學習的對抗攻擊、深度學習模型的可解釋性、穩健性、隱私性、以及強化學習來分別進行講解。 這些講座將綜合分析深度學習領域的一些最新進展，并介紹與此相關的優化、學習理論、統計學習和博弈論等主題。所提供的材料將作為后續課堂討論的基礎，討論最新的技術優缺點。 課堂項目旨在解決其中一些已經發現的缺點問題，重點是通過經驗評估和理論建模的結合，建立對深度學習原則性的理解。

課程講師：Constantinos Daskalakis（MIT) Aleksander M?dry(MIT)

講師簡介：

Aleksander M?dry，麻省理工學院EECS系NBX職業發展副教授，CSAIL和計算理論組成員。他在2011年獲得了麻省理工學院的博士學位在加入麻省理工學院之前，他曾在新英格蘭微軟研究院（Microsoft Research New England）做過一年博士后研究員，之后一直在EPFL學院工作到2015年初。

Constantinos Daskalakis，麻省理工學院電子工程和計算機科學系的教授，CSAIL的成員，隸屬于LIDS和ORC。他也是麻省理工學院數據科學基礎研究所的研究員。

個人主頁：

Constantinos Daskalakis：//people.csail.mit.edu/costis/

Aleksander M?dry：

報告主題：Universal Features-Information Extraction for Transfer Learning

報告摘要：深度神經網絡已成功地在廣泛的應用中使用。從概念上講，我們知道數據和標簽之間的統計相關性是已知的，并且條件分布的一些近似版本存儲在DNN的權重中。通過嘗試了解DNN的操作，我們的目標是對統計量在網絡內部的表示方式進行數學解釋，以便我們可以將存儲在一個DNN中的學習知識與其他來源的知識（例如先驗知識）集成在一起，結構知識，其他神經網絡的學習成果，或者只是將其用于新的相關問題中。在本次演講中，我們試圖通過建立一種理論結構來解決該問題，該結構可以通過信息與特定推理問題的相關性來衡量信息的含義，并以此來解釋神經網絡在提取“通用特征”（定義為解決方案）時的行為。針對特定的優化問題。我們表明，這種學習過程與統計學和信息論中的許多著名概念緊密相關。基于此理論框架，我們展示了一些在轉移學習中使用神經網絡的靈活方法，特別是結合了一些常規的信號處理技術。

邀請嘉賓：鄭立中（Lizhong Zheng）于1994和1997年在清華大學電子工程系獲得學士和碩士學位，2002年在加州大學伯克利分校電氣和計算機工程系獲博士學位，并到麻省理工學院(MIT) 電氣和計算機科學系任教。目前是該系全職教授，IEEE Fellow。主要從事信息論、無線通信和統計干擾理論研究。曾獲得IEEE 信息理論學會論文獎、美國國家自然基金會CAREER獎和AFOSR 年輕研究學者獎。 近年來在信息論、信息幾何、有損信息處理、網絡信息論模型訓練和社區發現等最新信息理論及其在通信和大數據等方面的應用有著開創性的研究。

主題： Meta-Learning: from Few-Shot Learning to Rapid Reinforcement Learning

摘要： 近年來，在數據豐富的領域，諸如深度神經網絡等高容量模型已經使機器學習技術變得非常強大。然而，數據稀缺的領域已被證明具有挑戰性的這種方法，因為高容量函數逼近嚴重依賴于大數據集的泛化。這可能對從有監督的醫學圖像處理到強化學習等領域構成重大挑戰，在這些領域，真實世界的數據收集（如機器人）構成重大的后勤挑戰。元學習或少鏡頭學習為這個問題提供了一個潛在的解決方案：通過學習從許多以前的任務中跨數據學習，很少鏡頭元學習算法能夠發現任務之間的結構，從而實現新任務的快速學習。本教程的目的是為元學習提供一個統一的視角：向觀眾講授現代方法，描述圍繞這些技術的概念和理論原則，介紹這些方法以前的應用領域，并討論了該地區存在的基本問題和挑戰。我們希望本教程對那些在其他領域有專長的機器學習研究人員都有用，同時也為元學習研究人員提供了一個新的視角。總而言之，我們的目標是為受眾成員提供將元學習應用到他們自己的應用中的能力，并開發新的元學習算法和理論分析，這些驅動是由現有工作的挑戰和局限所驅動的。我們將提供一個統一的視角，說明各種元學習算法如何能夠從小數據集中學習，概述元學習能夠而且不容易應用的應用，并討論這一子領域的突出挑戰和前沿。

邀請嘉賓： 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學者。2019年9月，她將以助理教授的身份加入斯坦福大學計算機科學系。芬恩的研究興趣在于通過學習和互動，使機器人和其他智能體發展出廣泛的智能行為。為此，芬恩開發了深度學習算法，用于同時學習機器人操作技能中的視覺感知和控制，用于可伸縮獲取非線性回報函數的逆強化方法，以及能夠快速實現的元學習算法，在視覺感知和深度強化學習中，很少有鏡頭適應。芬恩在麻省理工學院獲得了EECS學士學位，在加州大學伯克利分校獲得了CS博士學位。她的研究成果已通過NSF研究生獎學金、Facebook獎學金、C.V.Ramamoorthy杰出研究獎和麻省理工35歲以下技術評論獎獲得認可，她的研究成果已被包括《紐約時報》、《連線》和彭博社在內的多家媒體報道。

Sergey Levine 2009年獲得斯坦福大學計算機科學學士和碩士學位，2014年獲得斯坦福大學計算機科學博士學位。他于2016年秋季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算法。他的工作包括自主機器人和車輛，以及計算機視覺和圖形。他的研究工作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、反向強化學習的可擴展算法、深度強化學習算法等。