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為了適應不同領域的時間序列數據集的多樣性，已經開發了大量的深度學習體系結構。本文調查了單步和多水平時間序列預測中常用的編碼器和解碼器設計——描述了時間信息是如何被每個模型納入預測的。接下來，我們將重點介紹混合深度學習模型的最新發展，該模型將經過充分研究的統計模型與神經網絡組件相結合，以改進這兩類中的純方法。最后，我們概述了一些方法，其中，深度學習也可以促進決策支持與時間序列數據。

【導讀】因果性是人工智能中重要的研究課題，尤其是在醫療等一些高風險領域。來自帝國理工學院的Ben Glocker講述了醫療影像中「因果性」至關重要，涵蓋52頁ppt。作者指出，對于基于機器學習的圖像分析的成功至關重要的是，研究人員要能意識到并解釋他們的數據背后的因果關系。

Ben Glocker， 圖像機器學習的讀者，共同領導生物醫學圖像分析小組。我還是HeartFlow的醫學圖像分析顧問，并領導著倫敦的HeartFlow- imperial研究團隊。我是微軟研究院(Microsoft Research)的訪問研究員，并擔任凱龍醫療科技有限公司(Kheiron Medical Technologies)的科學顧問。

研究方向是醫學圖像分析與人工智能的交叉，目的是建立計算工具，提高基于圖像的疾病檢測與診斷。

//www.imperial.ac.uk/people/b.glocker

我們使用因果推理來闡明醫學成像的關鍵挑戰:1) 數據稀缺，即高質量注釋的有限可用性 2) 數據不匹配，即訓練有素的算法可能無法在臨床實踐中推廣。我們認為，圖像、注釋和數據收集過程之間的因果關系不僅會對預測模型的性能產生深遠的影響，甚至可能決定首先應該考慮哪種學習策略。例如，半監督可能不適合于圖像分割——這可能是我們在醫學圖像分析中因果關系考慮的一個令人驚訝的見解。我們的結論是，對于基于機器學習的圖像分析的成功至關重要的是，研究人員要能意識到并解釋他們的數據背后的因果關系。

題目： Comprehensive Analysis of Time Series Forecasting Using Neural Networks

摘要： 時間序列預測近年來受到了廣泛的關注，這是因為許多現實世界的現象都可以用時間序列來建模。大量的數據和計算機處理能力的最新進展使研究人員能夠開發出更復雜的機器學習算法，如神經網絡來預測時間序列數據。本文提出了利用動態測量數據進行時間序列預測的各種神經網絡結構，并介紹了如何將靜態和動態測量相結合進行預測的各種結構。我們還研究了異常檢測和聚類等技術對預測精度的重要性。結果表明，聚類可以提高神經網絡的整體預測時間，提高預測性能。此外，我們還發現基于特征的聚類在速度和效率上都優于基于距離的聚類。最后，我們的結果表明，增加更多的預測因子來預測目標變量并不一定會提高預測精度。

題目

CHAMELEON:新聞推薦系統的深度學習元架構，187頁pdf，CHAMELEON: A Deep Learning Meta-Architecture for News Recommender Systems [Phd. Thesis]

關鍵字

推薦系統，元學習，深度學習，框架，新聞推薦

簡介

推薦系統（RS）已經成為一個熱門的研究課題，自2016年以來，深度學習的方法和技術在該領域得到了越來越多的探索。新聞搜索旨在個性化用戶體驗，幫助他們從一個巨大的動態搜索空間中發現相關文章。這項研究的主要貢獻被命名為CHAMELEON，這是一個深度學習的元架構，旨在應對新聞推薦的具體挑戰。它由一個模塊化的參考體系結構組成，可以使用不同的神經構建塊進行實例化。由于用戶過去的交互信息在新聞領域是稀缺的，因此可以利用用戶上下文來處理用戶冷啟動問題。文章的內容對于解決項目冷啟動問題也很重要。此外，在新聞領域，項目（文章）相關性的時間衰減也非常快。此外，外部突發事件可能會暫時吸引全球讀者的注意力，這一現象在機器學習中被稱為概念漂移。所有這些特征都是在本研究的基礎上，使用基于上下文混合會話的遞歸神經網絡推薦方法來顯式建模的。本文研究的任務是基于會話的新聞推薦，即僅使用當前用戶會話中可用的信息進行下一次點擊預測。提出了一種對該任務進行實時離線評估的方法，即重放用戶點擊流和在新聞門戶中連續發布的新鮮文章。在兩個大型數據集上進行的實驗表明，與其他傳統的和最新的基于會話的推薦算法相比，CHAMELEON在準確性、項目覆蓋率、新穎性和減少項目冷啟動問題等許多質量因素上都能有效地進行新聞推薦。

作者

Gabriel de Souza Pereira Moreira

講座題目

社會用戶興趣挖掘：方法與應用：Social User Interest Mining: Methods and Applications

講座簡介

社交網絡上豐富的用戶生成內容提供了建立模型的機會，這些模型能夠準確有效地提取、挖掘和預測用戶的興趣，希望能夠實現更有效的用戶參與、更好質量地提供適當的服務和更高的用戶滿意度。雖然傳統的建立用戶檔案的方法依賴于基于人工智能的偏好獲取技術，這些技術可能被用戶認為是侵入性的和不受歡迎的，但最近的進展集中在確定用戶興趣和偏好的非侵入性但準確的方法上。在本教程中，我們將介紹與有效挖掘用戶興趣相關的五個重要方面： 1）用于提取用戶興趣的信息源 2）文獻中提出的各類用戶興趣簡介 3）為挖掘用戶利益而采用或提議的技術 4）最新方法的可擴展性和資源需求 5）文獻中采用的評估方法，用于驗證挖掘的用戶興趣概要的適當性。我們還將介紹現有的挑戰、開放的研究問題和激動人心的工作機會。

講座嘉賓

Fattane Zarrinkalam博士是Ryerson大學系統、軟件和語義實驗室（LS3）的博士后研究員，她在那里從事與支持語義的社交網絡分析相關的項目。在博士研究期間，她專注于根據社交網絡（尤其是Twitter）上的個人和集體行為來識別社交媒體用戶的興趣。她在CIKM、ESWC和ECIR等場館發表了自己的作品。此外，她還在包括信息檢索、信息處理和管理在內的頂級期刊上發表期刊論文。此外，在她攻讀博士學位期間，她參與了兩項向美國專利局提出的專利申請。

講座題目

大時間序列預測的理論與實踐：Forecasting Big Time Series: Theory and Practice

講座簡介

時間序列預測是業務流程自動化和優化的一個關鍵組成部分：在零售業，根據對不同地區未來需求的預測來決定要訂購哪些產品以及在哪里存儲這些產品；在云計算中，服務和基礎設施組件的估計未來使用量指導容量規劃；倉庫和工廠的勞動力調度需要對未來的工作量進行預測。近年來，預測技術和應用的范式發生了變化，從基于計算機輔助的模型和假設到數據驅動和全自動化。這種轉變可以歸因于大量、豐富和多樣的時間序列數據源的可用性，并導致一系列需要解決的挑戰，例如：我們如何建立統計模型，以便有效地學習從大量和多樣的數據源進行預測？在觀測有限的情況下，我們如何利用“相似”時間序列的統計能力來改進預測？對于構建能夠處理大量數據的預測系統有什么意義？ 本教程的目標是提供解決大規模預測問題的最重要方法和工具的簡明直觀概述。我們回顧了三個相關領域的研究現狀：（1）時間序列的經典建模，（2）包括張量分析和深度學習的現代預測方法。此外，我們還討論了建立大規模預測系統的實際方面，包括數據集成、特征生成、回溯測試框架、誤差跟蹤和分析等。

講座嘉賓

Christos Faloutsos 現任職務于卡內基梅隆大學 (Carnegie Mellon University)電子和計算機工程教授，研究領域：圖和流的數據挖掘，分形、自相似與冪律，視頻、生物和醫學數據庫的索引和數據挖掘，數據庫性能評估（數據放置、工作負載特征）。

題目主題：

Temporal Point Processes Learning for Event Sequences

簡介：

時點過程（TPP）是描述和建模連續時間域中事件序列的一個很好的數學框架，它通常帶有位置、參與者等附加屬性。近年來，越來越多的機器學習模型用于時點過程的學習和推理，在理解、預測和干預不同個體、群體和系統的動態行為方面有著廣泛的背景。在大數據時代，利用這種時間事件序列進行有效的學習對企業和社會都具有重要的價值，而傳統的基于時間序列的學習方法往往將原始事件離散為等間隔，忽略了時間戳的連續性。

在本教程中，我將首先對時間點過程的預備知識做一個基本的介紹，并通過幾個應用實例回顧一些流行的和經典的表單。還將描述基于貝葉斯形式的學習。然后我將介紹點過程學習的最新進展，包括TPP的深度學習和強化學習。最后，我將展示一些新的場景，例如應用TPP模型時的缺失和刪失觀測，并討論未來的方向，以便于在時間點過程中的進一步研究。

作者介紹：

Junchi Yan，是上海交通大學計算機科學與工程系和上海交通大學人工智能研究所的終身制獨立研究教授。在2018年4月加入SJTU之前，Junchi自2011年4月起一直在IBM Research從事機器學習和計算機視覺研究及應用。在那段時間。曾任IBM中國研究實驗室高級研究人員和工業檢驗首席科學家，并在工業預防性維修項目中廣泛應用時間點過程模型。他還曾是IBM T.J.沃森研究中心（約克敦高地）、日本國家信息學研究所（東京）和騰訊人工智能實驗室（深圳）的訪問研究員。

Liangda Li，是雅虎研究公司搜索和搜索廣告團隊的資深研究科學家。領導科研團隊的垂直搜索排名、查詢理解、搜索廣告、查詢語言分析項目。在加入雅虎研究之前，他在佐治亞理工學院計算機科學學院獲得了博士學位，并接受了zhaongyuan Zha教授的指導。2010年，他在上海交通大學計算機學院計算機科學榮譽班獲得學士學位。他被授予2010年微軟亞洲研究青年研究員獎。他的研究興趣包括機器學習及其在信息檢索和社交網絡中的應用。特別是，他專注于各種真實行為數據中的影響建模，如搜索意圖理解、城市智能和危機/犯罪。

教程大綱：

• 時點過程：基礎（15分鐘）
  • 強度函數建模
  • TPP仿真
  • TPP學習的貝葉斯框架
• 時間點過程的典型模型（30分鐘）
  • 泊松過程
  • 霍克斯過程
  • 自校正過程（非線性霍克斯過程）
  • 時變霍克斯過程
  • 霍克斯過程的混合模型
  • 基于因子分解的特征過程
  • MLE解
  • LS解決方案
• 時間點過程的深度學習（30分鐘）
  • 神經時點過程
  • 時間點過程的GAN
  • 時間點過程的強化學習
• 實踐中的時間點過程（15分鐘）
  • 從不完美的觀察中學習
  • 從丟失的數據推斷
  • 基于特征的隨機拼接
  • 超級位置
  • 從扭曲序列中學習
  • 應用：社交網絡分析、醫療保健、推薦、視頻預告片生成、犯罪分析
  • 開源工具箱

題目： Safe Machine Learning

簡介：

隨著我們將ML應用到越來越多的現實任務中，我們正在走向一個ML將在未來社會中扮演越來越重要角色。因此，解決安全問題正成為一個日益緊迫的問題。一般來說，我們可以將當前的安全研究分為三個領域:規范、健壯性和保證。規范關注于調查和開發技術，以減輕由于目標僅僅是期望的替代者而可能出現的系統不期望的行為。這種情況可能會發生，例如，當對包含歷史偏差的數據集進行訓練時，或者在真實環境中嘗試度量增強學習智能體的進度時魯棒性處理在推斷新數據和響應敵對輸入時處理系統故障。

Assurance涉及到開發方法，使我們能夠理解本質上不透明和黑箱的系統，并在操作期間控制它們。本教程將概述這三個領域，特別關注規范，更具體地說，關注增強學習智能體的公平性和一致性。其目的是激發從事不同安全領域的研究人員之間的討論。

邀請嘉賓：

Silvia Chiappa是DeepMind機器學習方面的研究科學家。她擁有數學文憑和機器學習博士學位。在加入DeepMind之前，Silvia Chiappa曾在馬克斯-普朗克智能系統研究所的經驗推理部門、微軟劍橋研究院的機器智能與感知小組以及劍橋大學的統計實驗室工作。她的研究興趣是基于貝葉斯和因果推理，圖形模型，變分推理，時間序列模型，ML公平性和偏差。

Jan Leike是DeepMind的高級研究科學家，他在那里研究智能體對齊問題。他擁有澳大利亞國立大學的計算機科學博士學位，在那里他致力于理論強化學習。在加入DeepMind之前，他是牛津大學的博士后研究員。Jan的研究興趣是人工智能安全、強化學習和技術人工智能治理。