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機器學習暑期學校(MLSS)系列開始于2002年，致力于傳播統計機器學習和推理的現代方法。今年因新冠疫情在線舉行，從6月28號到7月10號講述了眾多機器學習主題。本文推薦來自深度學習大佬Yoshua Bengio教授講述《深度學習教程》，104頁ppt系統性講述了深度學習基礎知識和最新進展，非常干貨。

Yoshua Bengio

Yoshua Bengio，蒙特利爾大學教授。Bengio 教授憑《Learning Deep Architectures for AI》、《A neural probabilistic language model》兩篇經典之作在內的 300 多篇論文，對深度學習的發展起到了巨大的推動作用，他與 Geoff Hinton、Yann LeCun 兩位一起造就了 2006 年始的深度學習復興，并稱深度學習三巨頭。Yoshua Bengio 教授于 2017 年獲得加拿大總督功勛獎。

Bengio 教授研究人工智能的動力就是發掘它的潛能，而不是對它的恐懼。他的研究成果不僅是如今 AI 熱浪的基石，也是加拿大在人工智能時代占據一席領導者位置的重要原因。「要讓電腦能像人類那樣思考，或者起碼能像人類那樣理解世界，我們現在離那一步還太遠」，Bengio 教授說，「但是人工智能現在的發展已經足以對經濟和人類的福祉產生巨大的影響。」

深度學習 AI

深度學習指的是用計算機模擬神經元網絡，以此逐漸“學會”各種任務的過程，比如識別圖像、理解語音甚或是自己做決策。這項技術的基礎是所謂的“人工神經網絡”，它是現代人工智能的核心元素。人工神經網絡和真實的大腦神經元工作方式并不完全一致，事實上它的理論基礎只是普通的數學原理。但是經過訓練后的人工神經網絡卻可以完成很多任務，比如識別照片中的人物和物體，或是在幾種主要語言之間互相翻譯等等。

【導讀】DeepMind開設了一系列深度學習課程。本次課講述了深度學習計算機視覺。

繼上一講之后，DeepMind研究科學家Viorica Patraucean介紹了圖像分類之外的經典計算機視覺任務(目標檢測、語義分割、光流估計)，并描述了每種任務的最新模型以及標準基準。她討論了視頻處理任務的類似模型，如動作識別、跟蹤和相關挑戰。她特別提到了最近提高視頻處理效率的工作，包括使用強化學習的元素。接下來，她介紹了單模態和多模態(vision+audio, visio+language)自監督學習的各種設置，在這些設置中，大規模學習是有益的。最后，Viorica討論了視覺中的開放問題，以及計算機視覺研究在構建智能代理這一更廣泛目標中的作用。

【導讀】DeepMind開設了一系列深度學習課程。本次課講述了深度學習自然語言處理。

這個報告由DeepMind研究科學家菲利克斯·希爾(Felix Hill)主持，分為三個部分。首先，他討論了用ANN建模語言的動機:語言是高度上下文相關的，典型的非組合性的，依賴于協調許多競爭的信息來源。本節還涵蓋了Elman的發現結構在時間和簡單遞歸網絡，上下文和transformers的重要性。在第二部分，他探索了從Word2Vec到BERT的語言的無監督和表征學習。最后，Felix討論了情景語言理解，基礎和具體化語言學習。。

深度學習自然語言處理

過去10年，卷積神經網絡徹底改變了計算機視覺。在這堂課中，DeepMind研究科學家Sander Dieleman通過幾個案例研究，從90年代早期到目前的技術狀態，對卷積網絡架構進行了更深入的研究。他還回顧了一些目前常用的構建模塊，討論了訓練深度模型的挑戰，以及尋找有效架構的策略，重點關注圖像識別。

借助現代的高容量模型，大數據已經推動了機器學習的許多領域的革命，但標準方法——從標簽中進行監督學習，或從獎勵功能中進行強化學習——已經成為瓶頸。即使數據非常豐富，獲得明確指定模型必須做什么的標簽或獎勵也常常是棘手的。收集簡單的類別標簽進行分類對于數百萬計的示例來說是不可能的，結構化輸出(場景解釋、交互、演示)要糟糕得多，尤其是當數據分布是非平穩的時候。

自監督學習是一個很有前途的替代方法，其中開發的代理任務允許模型和代理在沒有明確監督的情況下學習，這有助于對感興趣的任務的下游性能。自監督學習的主要好處之一是提高數據效率:用較少的標記數據或較少的環境步驟(在強化學習/機器人技術中)實現可比較或更好的性能。

自監督學習(self-supervised learning, SSL)領域正在迅速發展，這些方法的性能逐漸接近完全監督方法。

人類的視覺系統證明，用極少的樣本就可以學習新的類別;人類不需要一百萬個樣本就能學會區分野外的有毒蘑菇和可食用蘑菇。可以說，這種能力來自于看到了數百萬個其他類別，并將學習到的表現形式轉化為新的類別。本報告將正式介紹機器學習與熱力學之間的聯系，以描述遷移學習中學習表征的質量。我們將討論諸如速率、畸變和分類損失等信息理論泛函如何位于一個凸的，所謂的平衡曲面上。我們規定了在約束條件下穿越該表面的動態過程，例如，一個調制速率和失真以保持分類損失不變的等分類過程。我們將演示這些過程如何完全控制從源數據集到目標數據集的傳輸，并保證最終模型的性能。

課程介紹： 最近兩年，注意力模型（Attention Model）被廣泛使用在自然語言處理、圖像識別及語音識別等各種不同類型的深度學習任務中，是深度學習技術中最值得關注與深入了解的核心技術之一，本課程從基礎著手，由淺及深，詳細介紹注意力神經網絡。

主講人： Xavier Bresson，人工智能/深度學習方面的頂級研究員，培訓師和顧問。在“圖深度學習”上的NeurIPS'17和CVPR'17（2019年頂級人工智能會議排名）上的演講者，在劍橋，加州大學洛杉磯分校，布朗，清華，龐加萊，海德堡等地進行了30多次國際演講。

課程大綱：

• 神經網絡
• 神經網絡sets
• 記憶網絡
• Transformers
• seq2seq Transformers
• 語言模型Transformers
• 圖網絡VS神經網絡
• 總結

報告題目： Attention in Deep learning

摘要：

注意力是非參數模型在深度學習中的關鍵機制。可以說，這是深度學習模型最新進展的基礎。除了在神經機器翻譯中介紹，它還可以追溯到神經科學。并且可以說是通過LSTMs的門控或遺忘機制引入的。在過去的5年里，注意力一直是推動自然語言處理、計算機視覺、語音識別、圖像合成、解決旅行推銷員問題或強化學習等領域的技術發展的關鍵。本教程對各種注意事項提供了一個連貫的概述，讓其親身體驗如何復制和應用注意力機制，并且更深入地了解潛在的理論，詳細展示了從最早的NWE到最新的Multiple Attention Heads的相關內容。

報告主要分為六個部分：

1. Watson Nadaraya Estimator（NWE）：最早的非參數回歸（Nonparametric Regression）的工具之一，更具體地說是最早核回歸技術（Kernel Regression Technique）由Nadaraya和Watson兩人同時于1964年獨立的提出。
2. 池化 Pooling
   • 單目標 - 從池化 pooling 到注意力池化 attention pooling
   • 層次結構 - 分層注意力網絡 Hierarchical attention network
3. 迭代池化 Iterative Pooling
   • 問答 Question answering / 記憶網絡 memory networks
4. 迭代池化與生成器 Iterative Pooling and Generation
   • 神經機器翻譯
5. 多頭注意力網絡 Multiple Attention Heads
   • Transformers / BERT
   • Lightweight, structured, sparse
6. 資源

邀請嘉賓：

Alexander J. Smola是亞馬遜網絡服務總監,2016年7月，加入了亞馬遜網絡服務(Amazon Web Services)，打造人工智能和機器學習工具。主要研究興趣包括深度學習：特別是狀態更新、不變性和統計測試的算法；算法的可伸縮性、統計建模。

Aston Zhang是亞馬遜網絡服務人工智能的一名應用科學家。他的研究興趣是深度學習。他在伊利諾伊大學香檳分校獲得了計算機科學博士學位。他曾擔任大數據前沿的編委會成員和ICML、NeurIPS、WWW、KDD、SIGIR和WSDM的項目委員會成員(審稿人)。他的書《深入學習》(Dive into Deep Learning)于2019年春季在加州大學伯克利分校(UC Berkeley)教授，并已被全世界用作教科書。