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Yoshua Bengio 說“因果關系對于機器學習的下一步進展非常重要“。” 深度學習包含了對靜態數據集的學習，這使得人工智能非常擅長與相關性和關聯相關的任務。然而，神經網絡不能解釋因果關系，也不能解釋為什么這些聯系和關聯存在。他們也不擅長涉及想象力、推理和計劃的任務。這反過來又限制了人工智能推廣其學習并將其技能轉移到其他相關環境的能力。 在本演講中，Yoshua Bengio將介紹因果表示學習。

高層語義變量空間中的稀疏因子圖 語義變量是因果的:代理，意圖，可控對象 局部因果干預引起的分布變化(語義空間) 高層次語義變量/思想與單詞/句子之間的簡單映射 跨實例共享“通用規則”(作為參數)，需要變量和間接 含義(例如，由編碼器接地)是穩定和健壯的wrt變化在分發 信用分配只適用于短的因果鏈

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知識圖譜是關于實體及其關系的集合，是非常有用資源。然而，由于知識圖通常是不完備的，所以進行知識圖補全或鏈接預測是有用的，即預測一個不在知識圖譜中的關系是否可能是真的。本文綜述了用于知識圖譜完成的實體和關系嵌入模型，總結了在標準基準數據集上最新的實驗結果，并指出了未來可能的研究方向。

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這個半天的教程介紹了各種信息系統的深度貝葉斯學習的基礎知識和進展，這些信息系統包括語音識別、文檔摘要、文本分類、信息提取、圖像標題生成、句子/圖像生成、對話管理、情感分類、推薦系統、問題回答和機器翻譯等等。傳統上，“深度學習”被認為是從源輸入到目標輸出的學習過程，其推理或優化基于實值確定性模型。單詞、句子、實體、圖像、視頻、動作和文檔中的“語義結構”在數學邏輯或計算機程序中可能無法很好地表達或正確地優化。自然句子或圖像的離散或連續潛變量模型中的“分布函數”可能無法得到適當的分解和估計。為了滿足源域和目標域的要求，遷移學習需要系統和精細的遷移學習。本教程介紹了統計模型和神經網絡的基本知識，重點介紹了一系列高級貝葉斯模型和深度模型，包括變分自動編碼器(VAE)、隨機時間卷積網絡、隨機循環神經網絡、序列到序列模型、注意機制、記憶增強神經網絡、跳躍神經網絡、時間差異VAE、預測狀態神經網絡和生成或歸一化流。改進了先驗/后驗表示。我們將介紹這些模型是如何連接的，以及為什么它們在時間和空間數據的符號和復雜模式的信息和知識管理中起作用。為解決復雜模型的優化問題，提出了變分推理和抽樣方法。詞語嵌入、句子嵌入和圖像嵌入在結構或語義約束下合并。針對神經貝葉斯信息處理中的不同問題，提出了一系列的案例研究。最后，提出了今后研究的方向和展望。本教程的目的是向初學者介紹深度貝葉斯學習的主要主題，激發和解釋一個對數據挖掘和信息檢索日益重要的主題，并提出一個新的結合不同的機器學習工作的綜合。

本教程由五個部分組成。首先介紹了統計建模、深度神經網絡、信息處理和數據挖掘等方面的研究現狀，并說明了離散值觀測數據和潛在語義的深度貝葉斯學習的關鍵問題。現代神經信息模型的介紹，以解決數據分析是如何執行從語言處理到記憶網絡，語義理解和知識學習。其次，我們討論了從潛變量模型到變分推理、抽樣方法、深層展開、遷移學習和對抗性學習等現代學習理論。第三部分介紹了記憶網絡、序列到序列學習、卷積網絡、遞歸網絡、注意網絡、Transformer和BERT等一系列深度模型。接下來，第四部分重點介紹了各種高級研究，這些研究說明了如何開發深度貝葉斯學習來推斷復雜的遞歸模型，用于序列信息處理。特別是將貝葉斯遞歸網絡、VAE、神經變分學習、神經離散表示、隨機時間神經網絡、馬爾可夫遞歸神經網絡和時間差神經網絡引入到各種信息系統中，為閱讀理解、句子生成、對話系統、問題回答、機器翻譯和狀態預測等各種實際任務打開了一個窗口。研究了基于歸一化流和后驗變分混合的變分推理方法。補償了變分順序學習中的后塌陷問題。源輸入和目標輸出之間的滿足被追求和優化。在文章的最后，我們重點討論了深入貝葉斯挖掘和理解的一些未來方向，以應對大數據、異構條件和動態系統的挑戰。特別強調了深度學習、結構學習、時空建模、長歷史表征和隨機學習。

不確定性的概念在機器學習中是非常重要的，并且構成了現代機器學習方法論的一個關鍵元素。近年來，由于機器學習與實際應用的相關性越來越大，它的重要性也越來越大，其中許多應用都伴隨著安全要求。在這方面，機器學習學者們發現了新的問題和挑戰，需要新的方法發展。事實上，長期以來，不確定性幾乎被視為標準概率和概率預測的同義詞，而最近的研究已經超越了傳統的方法，也利用了更一般的形式主義和不確定性計算。例如，不確定性的不同來源和類型之間的區別，例如任意不確定性和認知不確定性，在許多機器學習應用中被證明是有用的。講習班將特別注意這方面的最新發展。

綜述論文：

不確定性的概念在機器學習中是非常重要的，并且構成了機器學習方法的一個關鍵元素。按照統計傳統，不確定性長期以來幾乎被視為標準概率和概率預測的同義詞。然而，由于機器學習與實際應用和安全要求等相關問題的相關性穩步上升，機器學習學者最近發現了新的問題和挑戰，而這些問題可能需要新的方法發展。特別地，這包括區分(至少)兩種不同類型的不確定性的重要性，通常被稱為任意的和認知的。在這篇論文中，我們提供了機器學習中的不確定性主題的介紹，以及到目前為止在處理一般不確定性方面的嘗試的概述，并特別將這種區別形式化。

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神經文本退化:一致性和學習

用最大似然估計訓練的神經序列模型已經成為建模和生成文本的標準方法。然而，最近的研究發現了這些模型的問題。在這次談話中，我們研究了在實踐中出現的最大似然學習的退化性質，激發了新的學習方法。我們使用在生成文本中觀察到的三個特性來描述簡并性:非終止性、邏輯不連貫性和重復性。為了研究非終止性，我們發展了一個理論，允許我們正式證明傳統的文本生成方法可以生成具有高概率的無限長序列。為了減少這三種類型的退化，我們開發了兩種學習算法:非似然訓練(懲罰特定任務的文本屬性)和最大似然引導參數搜索(直接優化序列級損失)。

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。

【導讀】WWW2020的DL4G論壇，William L. Hamilton做了關于元學習與圖上邏輯規則推導的報告，55頁ppt。