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經典的隨機優化結果通常假設數據的各種屬性的已知值(例如Lipschitz常數、到最優點的距離、平滑性或強凸性常數)。不幸的是，在實踐中，這些值是未知的，因此必須經過長時間的反復試驗才能找到最佳參數。

為了解決這一問題，近年來許多無參數算法已經被開發用于在線優化和在線學習。無參數算法對數據的性質不作任何假設，但收斂速度與最優優化算法一樣快。

這是一項令人興奮的工作，現在已經足夠成熟，可以教授給普通觀眾了。實際上，這些算法還沒有得到機器學習社區的適當介紹，只有少數人完全理解它們。本教程旨在彌補這一差距，介紹使用和設計無參數算法的實踐和理論。我們將介紹該領域的最新進展，包括優化、深度學習和使用內核學習的應用。

//parameterfree.com/icml-tutorial/

機器學習中許多最重要概念路線圖，如何學習它們以及使用什么工具來執行它們。

即:

??機器學習問題, 機器學習問題是什么樣子? ??機器學習過程—一旦你發現一個問題,你會采取什么步驟來解決嗎? ??—你該怎么使用機器學習工具來構建解決方案嗎? ??機器學習數學,哪些部分機器學習代碼要你寫? ??機器學習資源——好吧, 很酷,我該如何學習呢?

地址：

//github.com/mrdbourke/machine-learning-roadmap

【導讀】機器學習和系統芯片互相促進發展，近年來機器學習算法深刻改變了計算硬件資源的發展。最近谷歌發布了強化學習用于芯片布局的論文。在加州理工的《數據驅動算法設計》課程上，GOOGLE兩位研究人員Azalia Mirhoseini & Anna Goldie做了《機器學習在系統和芯片設計》的報告，講述了機器學習芯片設計技術，值得關注。Jeff Dean在Twitter做了推薦。

在過去的十年中，系統和硬件已經改變了機器學習。現在是機器學習改變系統和硬件的時候了。在芯片設計過程中，芯片布局（chip placement）可以說是其中最復雜和耗時的步驟了。芯片設計周期的縮短有助于硬件設備適應機器學習領域的快速發展，那么，機器學習能否助力芯片設計呢？最近，谷歌提出了一種基于強化學習的芯片布局方法。本報告內容包括：

• 學習優化器件放置
• 學習配分圖
• 學習優化芯片布局

概述

計算機芯片通常分為數十個模塊，每個模塊都是一個單獨的模組，例如內存的子系統、計算單元以及控制邏輯的系統。這些模塊可以通過網表以及宏（內存組件）和標準單元（邏輯門，例如 NAND、NOR 和 XOR）等電路組件圖來描述，而所有這些組件均通過網格連接。

確定芯片如何布局（通常稱為芯片的布局規劃過程）是芯片設計過程中最復雜、最耗時的階段之一，它涉及到將網表放置在芯片的畫布（2D 網格）上，盡可能使得功率、性能和面積（PPA）降至最低，同時還要注意密度和布線擁塞方面的限制。

盡管對此方向進行了數十年的研究，但是行業內專家仍然需要迭代數周的時間才能完成一個滿足多方面設計標準的解決方案。簡單來說，其復雜性來自于幾個主要層面：網表圖的大小（數百萬至數十億個節點）、網表圖放置的網格粒度，以及計算真實目標所產生的過高成本，如果使用行業標準的電子設計自動化工具這個計算過程可能要花費數小時（有時甚至超過一天）。

谷歌研究者將芯片布局看作一個強化學習問題，然后訓練智能體將芯片網表（netlist）的節點放置在芯片畫布（canvas）上。為了使強化學習策略泛化至新的芯片 block，研究者將表征學習置于預測芯片布局質量的監督任務中。通過設計能夠在大量網表及其布局上準確預測獎勵的神經架構，該研究生成輸入網表的豐富特征嵌入。然后利用該架構作為策略和價值網絡的編碼器，實現遷移學習。

該研究旨在最小化芯片設計的 PPA（功耗、性能和面積）。研究者稱，該方法能夠在 6 小時內完成芯片布局設計，布局質量超過或匹配人類設計，而現有的基線方法需要人類專家參與，且往往需要數周時間才能完成。此外，谷歌還表示，該方法可以為谷歌加速器芯片（TPU）生成更優化的芯片放置方案，還適用于任意類型的芯片（ASIC）。 Chip Placement with Deep Reinforcement Learning

博客鏈接：//ai.googleblog.com/2020/04/chip-design-with-deep-reinforcement.html

作者：Azalia Mirhoseini、Anna Goldie、Jeff Dean 等 論文鏈接：

摘要：在芯片設計過程中，芯片布局（chip placement）可以說是其中最復雜和耗時的步驟了。芯片設計周期的縮短有助于硬件設備適應機器學習領域的快速發展，那么，機器學習能否助力芯片設計呢？最近，谷歌提出了一種基于強化學習的芯片布局方法。

研究者將芯片布局看作一個強化學習問題，然后訓練智能體將芯片網表（netlist）的節點放置在芯片畫布（canvas）上。為了使強化學習策略泛化至新的芯片 block，研究者將表征學習置于預測芯片布局質量的監督任務中。通過設計能夠在大量網表及其布局上準確預測獎勵的神經架構，該研究生成輸入網表的豐富特征嵌入。然后利用該架構作為策略和價值網絡的編碼器，實現遷移學習。

該研究旨在最小化芯片設計的 PPA（功耗、性能和面積）。研究者稱，該方法能夠在 6 小時內完成芯片布局設計，布局質量超過或匹配人類設計，而現有的基線方法需要人類專家參與，且往往需要數周時間才能完成。

【導讀】越來越明顯的是，廣泛采用的機器學習模型可能導致歧視性結果，并可能加劇訓練數據之間的差異。隨著越來越多的機器學習用于現實世界中的決策任務，必須解決機器學習中的偏見和公平問題。我們的動機是，在各種新興方法中，表示學習為評估和潛在地減輕不公平現象提供了獨特的工具集。本教程介紹了現有的研究，并提出了在表示學習和公平的交集中存在的開放性問題。我們將研究學習公平任務不可知表示的可能性（不可能性），公平性和泛化性能之間的聯系，以及利用來自表示形式學習的工具來實現算法上的個人和群體公平性的機會。本教程旨在為廣大的機器學習實踐者提供幫助，并且必要的背景知識是預測性機器學習的工作知識。

作者介紹

Sanmi Koyejo，伊利諾伊大學香檳分校計算機科學系助理教授。

研究綜述: 我們的研究興趣是開發自適應魯棒機器學習的原理和實踐。最近的一些亮點包括：1）可伸縮的、分布式的和容錯的機器學習；2）度量引出;通過人機交互選擇更有效的機器學習指標。我們的應用研究主要集中在認知神經成像和生物醫學成像方面。最近的一些重點包括①生物圖像的生成模型，②時變腦電圖的估計和分析。

//sanmi.cs.illinois.edu/