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稀疏性方法在信號處理、機器學習和統計，以及系統和控制等領域，受到了廣泛的關注。該方法被稱為壓縮感知、壓縮采樣、稀疏表示或稀疏建模。最近，稀疏性方法已被應用到系統和控制設計中，用于設計資源感知控制系統。這本書為系統和控制的稀疏方法提供了全面的指南，從有限維向量空間的標準稀疏方法（第一部分）到無限維函數空間的最優控制方法（第二部分）。這本書的主要目標是展示如何使用稀疏性方法來解決若干工程問題。為此，作者提供了MATLAB程序，讀者可以親自嘗試稀疏性方法。通過運行這些MATLAB程序，讀者將對稀疏性方法有深入的理解。《系統與控制的稀疏性方法》適合研究生層次的大學課程，盡管只要具備線性代數和基礎微積分的基礎知識，本科生也應能理解。此外，本書特別是第二部分，應吸引那些有興趣將稀疏性方法應用到系統和控制的專業研究人員和工程師。

由于多種因素的影響，自動機器學習（AutoML）這些年一直在快速發展，數據科學家需要創建機器學習管道原型來決定如何進行解決，并為非專業人士提供解決方案。已經創建了一些AutoML框架，但它們受到能解決的問題類型、機器學習原語的數量、管道表示語言和嚴格數據描述的限制。這些限制大多是由相當大的工程量造成的。D3M項目旨在擴大AutoML的范圍，提供創建AutoML系統所需的工具，使其能夠解決超出大部分框架的問題類型，并為用戶提供工具，使機器學習工具不需要太多的專業知識。此外，該項目還致力于實現AutoML組件的標準化，以便對不同的框架進行公平的比較，并通過開源共享該項目期間創建的基礎設施來幫助研發界改善該領域。

本文在D3M上的工作主要集中在兩個方面：在D3M小組內創建標準化AutoML工具，以及創建具有不同目的的AutoML系統和框架。在這份報告中，將介紹對該項目的主要貢獻以及AutoML系統的演變。在該項目中，創建了評估AutoML系統的工具，開發了三個AutoML系統，開發了被多個系統廣泛使用的原型，設計了測試原型的自動化框架，并通過創建AutoKeras對AutoML研發界產生了巨大影響。

這本開放存取的書介紹了機器人的關鍵概念在一個易于理解的語言使用一個引人入勝的項目為基礎的方法。它涵蓋了機器人領域的當代主題，為所有主要領域的基礎提供了一個可訪問的入口點。有一部分專門介紹使用Python的編程概念，Python已經成為機器人和人工智能領域的首選語言。本書還向讀者介紹了機器人操作系統(ROS)，這是研究人員和業界使用的無處不在的軟件和算法框架。本書以多種形式提供了關于機器人的啟發、最新和多學科的介紹，包括與機器學習、倫理、人機交互和設計思維有關的新興主題。這本書還包括對行業專家的采訪，為了解機器人世界提供了一個額外的層面。本書通過Kinova Robotics的慷慨支持開放獲取。本書適合作為本科相關工程課程的教科書。它也適用于藝術和設計專業的學生，高中生，以及想要探索機器人基本概念的自學者。 //link.springer.com/book/10.1007/978-981-19-1983-1

基于能量的模型(EBMs)是一類重要的概率模型，也被稱為隨機場和無向圖模型。ebm與其他流行的概率模型有本質的不同，后者是自規范化的(即和為1)，如隱藏馬爾可夫模型(HMMs)、自回歸模型、生成對抗網(GANs)和變分自編碼器(VAEs)。近年來，EBMs不僅吸引了核心機器學習領域的關注，還吸引了語音、視覺、自然語言處理(NLP)等應用領域的關注，在理論和算法上都取得了顯著進展。據我們所知，目前還沒有關于應用于語音和語言處理的EBMs的教程。語音和語言的順序性質也提出了特殊的挑戰，需要不同于處理固定維數據(如圖像)的處理方法。

本教程的目的是系統介紹基于能量的模型，包括算法進展和語音和語言處理中的應用，共分為四章。首先，我們將介紹EBMs的基礎知識，包括經典模型、最新的神經網絡參數化模型，以及從經典方法到最先進的各種學習算法。接下來的三章將分別介紹如何在三種不同的場景中應用EBMs: 1)用于語言建模的EBMs, 2)用于語音識別和自然語言標記的EBMs，以及3)用于半監督自然語言標記的EBMs。此外，我們將介紹開源工具包，以幫助觀眾熟悉開發和應用基于能源的模型的技術。

數字控制器幾乎是所有現代個人、工業和交通系統的一部分。因此，每個電子、化學或機械工程專業的高年級或研究生都應該熟悉數字控制器的基本理論。這新的文本涵蓋基本原則和應用的數字控制工程，重點在工程設計。Fadali和Visioli涵蓋了數字控制系統的分析和設計，并描述了數字控制在廣泛領域的應用。通過每一章的工作示例和Matlab應用程序以及許多章末作業，本文為那些第一次來到數字控制工程的人提供了理論和實踐，無論是作為學生還是實踐工程師。

• 計算工具的廣泛使用:每一章末尾的Matlab部分展示了如何實現本章中的概念
• 將學生從單調乏味的計算中解放出來，允許他考慮控制系統分析和設計的更微妙的方面
• 數字控制的工程方法:整個書的重點是控制系統的設計。數學是用來幫助解釋概念，但整個文本的討論是與設計和實現聯系在一起的。例如，在第5章中對模擬控制的介紹不僅僅是一個回顧，而是用來展示模擬控制系統如何映射到數字控制系統
• 背景材料復習:包含復習材料，以幫助理解數字控制分析和設計。例子包括離散時間系統在時域和頻域的討論(從線性系統課程中復習)和s域和z域的根軌跡設計(從反饋控制課程中復習)。
• 納入高級主題
• 除了一個學期的高年級/研究生課程所要求的基本主題外，課本還包括一些先進的材料，使其適合于研究生水平的入門課程或高年級/研究生水平的兩個季度。可選主題的例子有狀態空間方法，這可以在一個學期的課程中得到簡短的介紹，以及非線性離散時間系統
• 最小的數學先決條件
• 理解本書大部分內容所需要的數學背景是基于電氣、化學或機械工程高級學生的合理預期。這個背景包括三個學期的微積分、微分方程和基本線性代數。

近年來，人們對ConvNet參數化能量生成模型越來越感興趣。ConvNet參數化EBMs框架解決了生成模型中隨之而來的表示、生成、效率和可擴展性的需求。具體來說，與現有流行的生成模型如生成對抗網(generative Adversarial Nets, gan)和變分自動編碼器(Variational Auto-encoders, VAEs)不同，基于能量的生成模型可以將自底向上的表示和自頂向下的生成統一到一個框架中，并通過“綜合分析”進行訓練。不需要招募額外的輔助模型。通過反向傳播可以有效地計算模型參數更新和數據合成。模型可以很容易地設計和放大。這個框架的表達能力和優勢引發了一系列的研究工作，導致了重大的理論和算法的成熟。基于能量的生成模型由于其相對于傳統模型的主要優勢，現在被用于許多計算機視覺任務中。本教程將全面介紹基于能量的生成建模和計算機視覺學習。對潛在的學習目標和抽樣策略將會有一個直觀和系統的理解。本文將介紹基于能量生成框架成功解決的不同類型的計算機視覺任務。除了介紹基于能量的框架和最先進的應用，本教程的目的是使研究人員能夠將基于能量的學習原則應用到計算機視覺的其他環境中。

在監督模式下訓練的深度模型在各種任務上都取得了顯著的成功。在標記樣本有限的情況下，自監督學習(self-supervised learning, SSL)成為利用大量未標記樣本的新范式。SSL在自然語言和圖像學習任務中已經取得了很好的效果。最近，利用圖神經網絡(GNNs)將這種成功擴展到圖數據的趨勢。

在本綜述論文中，我們提供了使用SSL訓練GNN的不同方法的統一回顧。具體來說，我們將SSL方法分為對比模型和預測模型。

在這兩類中，我們都為方法提供了一個統一的框架，以及這些方法在框架下的每個組件中的不同之處。我們對GNNs SSL方法的統一處理揭示了各種方法的異同，為開發新的方法和算法奠定了基礎。我們還總結了不同的SSL設置和每個設置中使用的相應數據集。為了促進方法開發和實證比較，我們為GNNs中的SSL開發了一個標準化測試床，包括通用基線方法、數據集和評估指標的實現。

//www.zhuanzhi.ai/paper/794d1d27363c4987efd37c67ec710a18

引言

深度模型以一些數據作為輸入，并訓練輸出期望的預測。訓練深度模型的一種常用方法是使用有監督的模式，在這種模式中有足夠的輸入數據和標簽對。

然而，由于需要大量的標簽，監督訓練在許多現實場景中變得不適用，標簽是昂貴的，有限的，甚至是不可用的。

在這種情況下，自監督學習(SSL)支持在未標記數據上訓練深度模型，消除了對過多注釋標簽的需要。當沒有標記數據可用時，SSL可以作為一種從未標記數據本身學習表示的方法。當可用的標記數據數量有限時，來自未標記數據的SSL可以用作預訓練過程，在此過程之后，標記數據被用來為下游任務微調預訓練的深度模型，或者作為輔助訓練任務，有助于任務的執行。

最近，SSL在數據恢復任務中表現出了良好的性能，如圖像超分辨率[1]、圖像去噪[2,3,4]和單細胞分析[5]。它在語言序列[6,7,8]、圖像[9,10,11,12]、帶有序列模型的圖[13,14]等不同數據類型的表示學習方面也取得了顯著進展。這些方法的核心思想是定義前置訓練任務，以捕獲和利用輸入數據的不同維度之間的依賴關系，如空間維度、時間維度或通道維度，具有魯棒性和平滑性。Doersch等人以圖像域為例，Noroozi和Favaro[16]，以及[17]等人設計了不同的前置任務來訓練卷積神經網絡(CNNs)從一幅圖像中捕捉不同作物之間的關系。Chen等人的[10]和Grill等人的[18]訓練CNN捕捉圖像的不同增強之間的依賴關系。

根據訓練任務的設計，SSL方法可以分為兩類;即對比模型和預測模型。這兩個類別之間的主要區別是對比模型需要數據-數據對來進行訓練，而預測模型需要數據-標簽對，其中標簽是自生成的，如圖1所示。對比模型通常利用自監督來學習數據表示或對下游任務進行預訓練。有了這些數據-數據對，對比模型就能區分出正面對和負面對。另一方面，預測模型是在監督的方式下訓練的，其中標簽是根據輸入數據的某些屬性或選擇數據的某些部分生成的。預測模型通常由一個編碼器和一個或多個預測頭組成。當應用于表示學習或預訓練方法時，預測模型的預測頭在下游任務中被刪除。

在圖數據分析中，SSL可能非常重要，它可以利用大量未標記的圖，如分子圖[19,20]。隨著圖神經網絡的快速發展[21,22,23,24,25,26,27]，圖神經網絡的基本組成[28,29,30,31,32,33]等相關領域[34,35]得到了深入的研究，并取得了長足的進展。相比之下，在GNNs上應用SSL仍然是一個新興領域。由于數據結構的相似性，很多GNN的SSL方法都受到了圖像領域方法的啟發，如DGI[36]和圖自動編碼器[37]。然而，由于圖結構數據的唯一性，在GNN上應用SSL時存在幾個關鍵的挑戰。為了獲得良好的圖表示并進行有效的預訓練，自監督模型可以從圖的節點屬性和結構拓撲中獲取必要的信息。對于對比模型來說，由于自監督學習的GPU內存問題并不是圖形的主要關注點，關鍵的挑戰在于如何獲得良好的圖形視圖以及針對不同模型和數據集的圖形編碼器的選擇。對于預測模型，至關重要的是應該生成什么標簽，以便了解非平凡的表示，以捕獲節點屬性和圖結構中的信息。

為了促進方法論的發展和促進實證比較，我們回顧GNN的SSL方法，并為對比和預測方法提供了統一的觀點。我們對這一問題的統一處理，可以揭示現有方法的異同，啟發新的方法。我們還提供了一個標準化的測試，作為一個方便和靈活的開源平臺，用于進行實證比較。我們將本次綜述論文總結如下:

• 我們提供關于圖神經網絡SSL方法的徹底和最新的回顧。據我們所知，我們的綜述查首次回顧了關于圖數據的SSL。

• 我們將GNN現有的對比學習方法與一般框架統一起來。具體來說，我們從互信息的角度統一對比目標。從這個新的觀點來看，不同的對比學習方式可以看作是進行三種轉換來獲得觀點。我們回顧了理論和實證研究，并提供見解來指導框架中每個組成部分的選擇。

• 我們將SSL方法與自生成標簽進行分類和統一，作為預測學習方法，并通過不同的標簽獲取方式來闡明它們之間的聯系和區別。

• 我們總結了常用的SSL任務設置以及不同設置下常用的各類數據集，為未來方法的發展奠定了基礎。

• 我們開發了一個用于在GNN上應用SSL的標準化測試平臺，包括通用基準方法和基準的實現，為未來的方法提供了方便和靈活的定制。

一個綜合的人工智能系統應該不止能“感知”環境，還要能“推斷”關系及其不確定性。深度學習在各類感知的任務中表現很不錯，如圖像識別，語音識別。然而概率圖模型更適用于inference的工作。這篇survey提供了貝葉斯深度學習（Bayesian Deep Learning, BDL）的基本介紹以及其在推薦系統，話題模型，控制等領域的應用。

基于深度學習的人工智能模型往往精于 “感知” 的任務，然而光有感知是不夠的，“推理” 是更高階人工智能的重要組成部分。比方說醫生診斷，除了需要通過圖像和音頻等感知病人的癥狀，還應該能夠推斷癥狀與表征的關系，推斷各種病癥的概率，也就是說，需要有“thinking”的這種能力。具體而言就是識別條件依賴關系、因果推斷、邏輯推理、處理不確定性等。

概率圖模型（PGM）能夠很好處理概率性推理問題，然而PGM的弊端在于難以應付大規模高維數據，比如圖像，文本等。因此，這篇文章嘗試將二者結合，融合到DBL的框架之中。

比如說在電影推薦系統中，深度學習適于處理高維數據，比如影評（文本）或者海報（圖像）；而概率圖模型適于對條件依賴關系建模，比如觀眾和電影之間的網絡關系。

從uncertainty的角度考慮，BDL適合于去處理這樣的復雜任務。復雜任務的參數不確定性一般有如下幾種：（1）神經網絡的參數不確定性；（2）與任務相關的參數不確定性；（3）perception部分和task-specific部分信息傳遞的不確定性。通過將未知參數用概率分布而不是點估計的方式表示，能夠很方便地將這三種uncertainty統一起來處理（這就是BDL框架想要做的事情）。

另外BDL還有 “隱式的”正則化作用，在數據缺少的時候能夠避免過擬合。通常BDL由兩部分組成：perception模塊和task-specific模塊。前者可以通過權值衰減或者dropout正則化（這些方法擁有貝葉斯解釋），后者由于可以加入先驗，在數據缺少時也能較好地進行建模。

當然，BDL在實際應用中也存在著挑戰，比如時間復雜性的問題，以及兩個模塊間信息傳遞的有效性。

使用Python的高級數據科學和分析使數據科學家能夠繼續發展他們的技能，并將其應用于商業和學術設置中。這本書中討論的主題是補充和后續主題討論的數據科學和分析與Python。其目的是使用Python開發的工具，如SciKit-learn、Pandas、Numpy、Beautiful Soup、NLTK、NetworkX等，覆蓋數據科學中重要的高級領域。使用Keras、TensorFlow、Core ML等框架，以及用于iOS和MacOS應用開發的Swift來支持模型開發。

可解釋性是當前AI研究的熱點之一。倫敦大學學院Pasquale Minervini博士在可解釋AI研討會做了關于可解釋高效可驗證表示的報告《Back to Seminars Explainable, Verifiable, Relational Representation Learning from Knowledge Graphs》，共62頁PPT，

可解釋、數據有效、可驗證的表示學習

知識圖譜是圖結構化的知識庫，其中關于世界的知識以實體之間關系的形式進行編碼。我們將討論在大規模知識圖譜使用神經鏈接預測缺失鏈接的工作,以及如何結合背景知識——形式的一階邏輯規則或約束——神經鏈接預測,從更少的數據歸納和整合。最后，我們將討論如何通過端到端可微推理器共同學習表示和規則。