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使用生成模型的無監督學習具有發現3D場景豐富表示的潛力。這種神經場景表示可能隨后支持各種下游任務，從機器人技術到計算機圖形再到醫學成像。然而，現有的方法忽略了場景最基本的屬性之一:三維結構。在這項工作中，我們使神經場景表征與一個感應偏差的三維結構的情況。我們證明了這種歸納偏差如何使無監督的發現幾何和外觀，只給定的二維圖像。通過學習一組這樣的三維結構感知神經表征的分布，我們可以執行聯合重建的三維形狀和外觀只給出一個單一的二維觀察。我們表明，在這個過程中學習到的特征使整個類對象的三維語義分割成為可能，只訓練了30個帶標記的例子，證明了三維形狀、外觀和語義分割之間的緊密聯系。最后，我們討論了場景表示學習在計算機視覺本身中的本質和潛在作用，并討論了未來工作的前景。

隨著開放科學和開放資源的雙重運動將越來越多的科學過程帶入數字領域，科學本身的元科學研究(包括數據科學和統計)出現了新的機會。未來的科學很可能看到機器在處理、組織甚至創造科學知識方面發揮積極作用。為了使這成為可能，必須進行大量的工程努力來將科學工件轉化為有用的計算資源，并且必須在科學理論、模型、實驗和數據的組織方面取得概念上的進展。本論文的目標是將數據科學的兩大主要產物——統計模型和數據分析——數字化和系統化。使用來自代數的工具，特別是分類邏輯，在統計和邏輯的模型之間進行了精確的類比，使統計模型在邏輯意義上被視為理論的模型。統計理論，作為代數結構，服從機器表示，并配備了形式化不同統計方法之間的關系的形態。從數學轉向工程，設計和實現了一個軟件系統，用于以Python或R程序的形式創建數據分析的機器表示。表示的目的是捕獲數據分析的語義，獨立于實現它們的編程語言和庫。

//arxiv.org/abs/2006.08945

【導讀】Yoon Kim今年從哈佛大學計算機博士畢業，他是現已經引用7000多次EMNLP論文的TextCNN作者，他的博士論文《自然語言的深度潛在變量模型》，探討了深度學習和潛在變量建模的結合使用，以更好地理解自然語言處理，即計算機解釋人類語言的研究。并獲得了首屆計算機科學杰出博士學位論文獎。值得關注學習！

Yoon Kim 獲得了哈佛大學約翰·保爾森工程與應用科學學院頒發的首屆計算機科學杰出博士學位論文獎。

Kim的論文題為《自然語言的深度潛在變量模型》，探討了深度學習和潛在變量建模的結合使用，以更好地理解自然語言處理，即計算機解釋人類語言的研究。

潛變量模型將學習問題分離為獨立的部分，而深度學習可以為這些部分學習復雜的、不尋常的函數。通過結合這些技術，Kim的方法比其他方法更能“理解”語言。

“Yoon的研究生工作在自然語言處理和機器學習研究方面取得了罕見的成就，這些研究在研究和工業領域得到了廣泛應用，同時也保持了嚴謹的科學性。作為一個研究生,他的結果已經廣泛用于文本分類、大型自然語言處理模型壓縮的設備如手機,他甚至寫了開源軟件部署到主要翻譯公司,”前計算機科學助理教授和Yoon的導師Alexander Rush說, 。”他的論文探討一個具有挑戰性的問題,他已經工作了幾年,如何學習語言背后的潛在屬性結構語法和局部分析,使用一種方法稱為深度生成模型。這是非常漂亮的工作，這種論文將在未來幾年為這個主題提供參考。”

其個人獨自署名論文 TextCNN 谷歌學術論文引用已經到7275。。。

在開始他的研究生工作之前，Kim在康奈爾大學獲得數學和經濟學學士學位，在哥倫比亞大學獲得統計學碩士學位，在紐約大學獲得數據科學碩士學位。

他將加入麻省理工學院電子工程和計算機科學系，擔任助理教授。

Yoon的論文描述了他在過去幾年里所進行的一項研究計劃，以恢復語言的潛在結構，并提供了他的思想的廣泛應用。他的方法顯示出一種概念上的簡單性，掩蓋了其技術上的豐富性和數學上的復雜性。他已經被視為應用于自然語言的深度學習領域的領導者，他產生的思想已經成為該領域的標準實踐。Yoon完全有資格獲得計算機科學學位論文獎。”

微軟計算機科學教授、計算機科學領域主席埃迪·科勒(Eddie Kohler)解釋說，今年早些時候，哈佛計算機科學決定正式認可當年最優秀的博士論文。學院的一個委員會從一組被提名的學生中選出了優勝者，這些學生是根據所有畢業學生的博士委員會的意見提名的。

該獎項將每篇論文作為一個整體進行評估，并考察研究質量、潛在影響和報告質量。

科勒說:“我們為我們所有的學生感到驕傲，我們為Yoon在哈佛完成這項開創性的工作感到驕傲。”

//www.seas.harvard.edu/news/2020/06/kim-receives-inaugural-dissertation-award

自然語言的深度潛在變量模型

理解自然語言涉及到從表面形式提取意義的復雜底層過程。在自然語言的計算模型中對這種現象進行操作化的一種方法是通過概率潛在變量模型，它可以在概率框架中對觀察到的和未觀察到的感興趣變量之間的結構依賴進行編碼。另一方面，深度學習提供了一種替代的計算方法來建模自然語言，通過表達性全局模型的端到端學習，任務所需的任何現象都被隱式地捕獲在神經網絡的隱藏層中。本論文探討了自然語言處理應用中深度學習和潛在變量建模的綜合。我們研究一類被稱為深度潛在變量模型，它用神經網絡參數化概率潛在變量模型的組成部分，從而保持了潛在變量模型的模塊化，同時利用了深度學習的最新進展所帶來的豐富參數化。我們實驗了不同系列的深度潛在變量模型，以針對廣泛的語言現象(從單詞對齊到解析樹)，并將它們應用于核心自然語言處理任務，包括語言建模、機器翻譯和無監督解析。

我們還研究了在語言應用中使用深度潛在變量模型時出現的學習和推理的關鍵挑戰。學習這類模型的標準方法是通過平攤變分推理，訓練一個全局推理網絡對潛在變量進行近似的后驗推理。然而，平攤變分推理的直接應用通常不足以滿足許多感興趣的應用，我們考慮幾種對標準方法的擴展，從而改進學習和推理。總之，每一章都提供了一個為建模語言的特定方面而定制的深度潛在變量模型，并開發了一個攤銷變分推理的擴展，以解決潛在變量模型所帶來的特殊挑戰。我們預期這些技術將廣泛適用于其他感興趣的領域。

• 第二章簡要概述了潛在變量模型，精確和近似推理，以及神經網絡機械在整個論文中使用。

• 第三章探討了一個具有完全自回歸生成模式的句子的連續潛變模型。我們研究了這類模型中常見的后塌陷模式，并提出了一種改進的半平攤方法來進行近似推理，以減輕后塌陷。

• 第四章給出了神經機器翻譯中注意力的潛在變量形式化，它是由傳統統計機器翻譯系統中的對齊驅動的。除了學習這類模型的傳統方法外，我們還試驗了連續放松的方法。

• 第五章討論了基于語法的語言模型的學習問題，其中潛在空間對應于句子的解析樹集。我們證明后驗正則化通過一個結構化推理網絡提供適當的歸納偏差，以促進有意義的樹結構的出現。

• 第六章用當代參數化和推理技術回顧了語法歸納。我們將經典的動態規劃算法與平攤變分推理相結合，表明這種瓦解的變分推理方法可以訓練出更豐富的語法，超越傳統的上下文無關的假設。

• 最后，第七章對未來進行了總結和展望。

題目： A Survey of Neural Networks and Formal Languages

摘要：

這篇報告調查了各種最先進的神經網絡結構和形式語言之間的關系，例如喬姆斯基語言層次結構。特別令人感興趣的是神經結構通過學習特定語言的樣本來表示、識別和生成單詞的能力。

本文處理學習和推理語言和視覺數據的相關下游任務的挑戰，如視覺問題回答(VQA)和自然語言的視覺推理(NLVR)。我們設計了一個新穎的跨模態關聯模塊，用端到端框架在目標任務的監督下學習各種輸入模態組件之間的關聯表示，這比僅僅重塑原始表示空間更易于推廣到未觀測的數據。除了對文本實體和視覺實體之間的相關性進行建模外，我們還對文本中的實體關系和圖像中的對象關系之間的高階相關性進行建模。我們提出的方法使用公共基準，在兩個不同的語言和視覺任務上顯示出具有競爭力的性能，并改進了最新發布的結果。NLVR任務學習的輸入空間對齊及其相關表示提高了VQA任務的訓練效率。

論文題目:大規模結構化知識的 表示學習、自動獲取與計算應用

論文作者：林衍凱，騰訊微信模式識別中心高級研究員。博士畢業于來自清華大學自然語言處理組， 由孫茂松教授和劉知遠副教授共同指導，主要研究方向為知識圖譜表示、構建和應用。目前已在人工智能、自然語言處理等領域的著名國際會議IJCAI，AAAI，EMNLP，ACL發表相關論文多篇，Google Scholar引用數超過1400。曾獲2017年百度獎學金、2018年清華大學學術新秀。

指導老師：孫茂松，教授，博士生導師，曾任清華大學計算機科學與技術系系主任，現任教育部在線教育研究中心副主任、清華大學計算機系黨委書記、清華大學大規模在線開放教育研究中心主任。

論文摘要：知識圖譜是人工智能研究和智能信息服務基礎核心技術，能夠賦予智能體精 準查詢、深度理解與邏輯推理等能力。目前，基于深度學習的自然語言處理技術只 能從數據中機械地學習完成特定任務的語義模式，不具備魯棒性和可解釋性，做 不到對語言的深層理解與推理。我們認為要想實現真正的自然語言理解，需要在 現有深度學習技術的基礎上融合知識圖譜信息。實現自然語言處理與知識圖譜的 融合并非輕而易舉，需要解決幾個關鍵問題： （1）知識表示。在深度學習模型中充分利用大規模知識圖譜，需要首先解決知 識圖譜表示的問題。在這方面，我的工作包括：a. 考慮知識圖譜復雜關系的知識 表示：我們提出了基于映射矩陣進行空間投影的知識圖譜表示模型，用于處理知 識圖譜中的復雜關系。b. 考慮知識圖譜復雜路徑的知識表示：我們認為實體之間 多步的關系路徑同樣包含著豐富的關系推理信息，并提出了一種基于路徑表示的 知識圖譜表示模型。c. 考慮知識圖譜復雜屬性的知識表示：我們提出了一種同時 學習知識圖譜中實體、關系和特性表示的知識圖譜表示模型，以提高知識圖譜表 示的質量。 （2）知識獲取。如何從互聯網大規模的結構化、半結構和無結構數據中自動獲 取知識，輔以少量人工校驗，是大規模知識圖譜構建的必由之路。在這方面，我的 工作包括：a. 基于選擇注意力機制的關系抽取：針對遠程監督數據中存在大量的 噪音的問題，我們提出了一個基于句子級別選擇注意力機制的神經網絡關系抽取 模型，用于過濾錯誤標注的句子。b. 基于多語言注意力機制的關系抽取：現有的 關系抽取系統通常專注于如何更好地利用單語言數據，忽略了多語言數據對于關 系抽取任務的幫助。針對這個問題，我們提出了一個基于多語言選擇注意力機制 的關系抽取模型。 （3）知識應用。面向不同自然語言處理任務，我們需要探索將知識合理地融合 到該任務下的深度學習模型中，實現知識指導的自然語言理解。在這方面，我的 工作包括：a. 基于知識的實體分類：我們提出了基于知識注意力機制的實體分類 模型，用于考慮命名實體和上下文之間的聯系以及知識圖譜中豐富的有關信息。b. 基于知識的開放域問答：我們借鑒人類回答問題的模式提出了一個基于 ‘‘粗讀-精 讀-總結’’ 模式的開放域問答系統。 我們的工作有效地解決了面向知識圖譜的知識表示、知識獲取、知識應用中 的關鍵問題，為邁向真正的自然語言理解打下了堅實的基礎。

作者Jacob Andreas是自然語言處理的研究者，研究興趣為用語言作為更有效學習的支架和理解模型行為的探針，以及結合深度表示和離散組合性優點的結構化神經方法。近期公開發布了他的博士論文。

博士論文介紹：

本文探討了語言結構在結構和參數化中用于語言處理和其他應用的機器學習模型的方法。作者將該模型應用于問答系統，指令跟蹤，圖像分類等多種任務。

作者首先介紹一類稱為神經模塊網絡（NMN）的模型，并介紹它們在自然語言問答中的應用。NMN旨在實現同時利用深層網絡的表征能力和構成問題的語言結構。我們的方法將問題分解為語言子結構，并使用這些子結構動態地從可重復使用的模塊庫構建網絡。由此產生的復合網絡是共同訓練的。作者并在含有圖像和結構化知識庫的問答數據集上的方法評估模型。隨后，作者將這種思想轉移到策略學習中，研究在面對不同但相似的問題時，怎么組合策略。

CMU大神博士生Brandon Amos，馬上就要畢業了。博士期間，他在可微優化機器學習建模方向，發表了ICLR 一篇，ICML 三篇，NeurIPS 三篇，分析了可微優化機器學習建模的很多問題。近日，他將自己的博士論文也開放了出來，系統的講述了可微優化機器學習建模的方方面面。

博士論文簡介

我們提出了兩種基于優化建模的基本方法:

1. OptNet體系結構，將優化問題作為單個層集成到更大的端到端可訓練深度網絡中，2)引入凸神經網絡(ICNN)結構，使基于深度能量和結構化預測模型的推理和學習更加容易。

然后，我們將展示如何使用OptNet方法，1)將無模型和基于模型的強化學習與可微最優控制相結合，2)針對top-k學習問題，我們展示了如何將cvxpy領域特定的語言轉換為可微優化層，從而實現本文方法的快速原型化。