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本教程將介紹自注意力機制在計算機視覺中的應用。Self-Attention在NLP中被廣泛采用，完全注意的Transformer模型已經在很大程度上取代了RNN，現在被用于最先進的語言理解模型，如GPT、BERT、XLNet、T5、Electra和Meena。因此，人們對研究自注意力是否能在計算機視覺中產生同樣巨大而深遠的影響產生了極大的興趣。然而，由于視覺任務與語言任務具有不同的性質，因此許多研究都致力于探索自注意力在視覺模型中的最佳應用方式。本教程將涵蓋視覺中自注意力的許多不同應用，以便讓用戶對這個子領域有一個廣泛而精確的理解。

//icml.cc/Conferences/2021/Schedule

導讀：自從深度學習提出以來，AI得到了快速的發展，每年都會有很多成果涌現，2020年也是豐收的一年，在各個AI領域都有很多里程碑的成果，在計算機視覺領域，也有很多技術上的重要突破性進展，今天給大家分享的就是其中兩個重要進展，一個是計算機視覺中的自監督學習，另一個是計算機視覺的Transformer注意力建模，同時介紹講者所在的微軟亞洲研究院研究小組在這方面所做的相關工作。

下面分三個部分來介紹具體的內容：

• 2020年計算機視覺研究的三大突破

• 計算機視覺中的自監督學習

• 計算機視覺的Transformer注意力建模

自然語言處理中的預訓練模型

論文：【復旦大學】最新《預訓練語言模型》2020綜述論文大全，50+PTMs分類體系，25頁pdf205篇參考文獻

目前預訓練模型在自然語言處理領域取得了廣泛的成功。本報告的內容主要涵蓋以下4部分內容：1）預訓練模型的原理介紹，包括模型結構、學習準則、發展歷程等；2）預訓練模型的遷移方法：包括如何通過任務轉換、多步遷移、改進精調等方法來進一步提高預訓練模型在下游任務上的性能；3）預訓練模型的改進模型：包括知識嵌入模型、多模態模型、多語言模型、語言特定模型、領域特定模型和模型壓縮等；4）對預訓練模型及其未來發展趨勢進行展望。

視頻： //hub.baai.ac.cn/view/3868

自然語言處理中的預訓練模型

論文：【復旦大學】最新《預訓練語言模型》2020綜述論文大全，50+PTMs分類體系，25頁pdf205篇參考文獻

目前預訓練模型在自然語言處理領域取得了廣泛的成功。本報告的內容主要涵蓋以下4部分內容：1）預訓練模型的原理介紹，包括模型結構、學習準則、發展歷程等；2）預訓練模型的遷移方法：包括如何通過任務轉換、多步遷移、改進精調等方法來進一步提高預訓練模型在下游任務上的性能；3）預訓練模型的改進模型：包括知識嵌入模型、多模態模型、多語言模型、語言特定模型、領域特定模型和模型壓縮等；4）對預訓練模型及其未來發展趨勢進行展望。

Transformer由論文《Attention is All You Need》提出，現在是谷歌云TPU推薦的參考模型。Transformer是：“首個完全拋棄RNN的recurrence，CNN的convolution，僅用attention來做特征抽取的模型。“ 本文簡介了Transformer模型。

預先訓練詞嵌入是NLP深度學習成功的關鍵，因為它們允許模型利用web上幾乎無限數量的未注釋文本。在過去的幾年里，條件語言模型被用來生成預先訓練好的上下文表示，這比簡單的嵌入更加豐富和強大。本文介紹了一種新的預訓練技術——BERT(來自Transformer的雙向編碼器表示)，它可以生成深度雙向的預訓練語言表示。BERT在斯坦福問答數據集、多項、斯坦福情感樹庫和許多其他任務上獲得了最先進的結果。

Jacob Devlin是谷歌的研究員。在谷歌，他的主要研究興趣是開發用于信息檢索、問題回答和其他語言理解任務的快速、強大和可擴展的深度學習模型。2014年至2017年，他在微軟研究院擔任首席研究員，領導微軟翻譯從基于短語的翻譯過渡到神經機器翻譯(NMT)。他獲得了ACL 2014最佳長論文獎和NAACL 2012最佳短論文獎。2009年，他在馬里蘭大學(University of Maryland)獲得了計算機科學碩士學位，導師是邦尼·多爾(Bonnie Dorr)博士。

報告題目： Discreteness in Neural Natural Language Processin

報告摘要： 本教程對神經NLP離散化過程提供了全面的介紹。首先，我們將簡要介紹基于NLP的深度學習的背景，指出自然語言普遍存在的離散性及其在神經信息處理中的挑戰。特別地，我們將集中在這樣的離散性如何在一個神經網絡的輸入空間、潛在空間和輸出空間中發揮作用。在每個部分中，我們將提供示例，討論機器學習技術，并演示NLP應用程序。

*邀請嘉賓： Lili Mou博士是阿爾伯塔大學計算機科學系的助理教授。Lili分別于2012年和2017年在北京大學EECS學院獲得了學士和博士學位。之后，他在滑鐵盧大學（University of Waterloo）擔任博士后，并在Adeptmind（加拿大多倫多的一家初創公司）擔任研究科學家。他的研究興趣包括應用于自然語言處理以及編程語言處理的深度學習。他在頂級會議和期刊上都有出版物，包括AAAI，ACL，CIKM，COLING，EMNLP，ICASSP，ICML，IJCAI，INTERSPEECH，NAACL-HLT和TACL（按字母順序）。

周浩是Bytedance AI實驗室的研究員 ，從事自然語言處理。2017年獲得南京大學計算機科學博士學位。他的研究興趣是機器學習及其在自然語言處理中的應用。目前，他專注于自然語言生成的深度生成模型。

李磊博士是今日頭條的研究科學家和今日頭條實驗室的主任。Lei擁有上海交通大學計算機科學與工程學士學位（ACM類）和博士學位。分別從卡內基梅隆大學獲得計算機科學博士學位。他的有關挖掘共同演化時間序列的快速算法的論文工作被ACM KDD授予最佳論文獎（排名提高）。在加入頭條之前，他曾在百度的硅谷深度學習研究所擔任首席研究科學家（“少帥學者”）。在此之前，他曾在Microsoft Research（亞洲和Redmond），Google（Mountain View）和IBM（TJ Watson Reserch Center）工作過。在加入百度之前，他曾在加州大學伯克利分校的EECS部門擔任博士后研究員。他的研究興趣在于深度學習，統計推斷，自然語言理解和時間序列分析。他曾在ICML 2014，ECML / PKDD 2014/2015，SDM 2013/2014，IJCAI 2011/2013/2016，KDD 2015 / 2016、2017 KDD Cup聯合主席的程序委員會中任職，并在2014年暑期學校擔任講師促進機器學習的概率編程研究。他發表了30多篇技術論文，并擁有3項美國專利。