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【導讀】小樣本學習是一類重要的機器學習方法，旨在解決數據缺少的情況下如何訓練模型的問題。在CVPR2020的Tutorial，來自valeo.ai的學者給了Spyros Gidaris關于小樣本學習的最新教程報告。

在過去的幾年里，基于深度學習的方法在圖像理解問題上取得了令人印象深刻的效果，如圖像分類、目標檢測或語義分割。然而，真實字計算機視覺應用程序通常需要模型能夠(a)通過很少的注釋例子學習，(b)不斷適應新的數據而不忘記之前的知識。不幸的是，經典的監督深度學習方法在設計時并沒有考慮到這些需求。因此，計算機視覺的下一個重大挑戰是開發能夠解決這方面現有方法的重要缺陷的學習方法。本教程將介紹實現這一目標的可能方法。小樣本學習(FSL)利用先驗知識，可以快速地泛化到只包含少量有監督信息的樣本的新任務中。

//annotation-efficient-learning.github.io/

目錄內容：

• 概述
• 小樣本學習種類
• 度量學習
• 帶記憶模塊的元學習
• 基于優化的元學習
• 學習預測模型參數
• 無遺忘小樣本學習
• 結論

【導讀】南洋理工大學 Xavier Bresson 博士在ICLR2020上做了關于圖神經網絡與圖像處理，微分方程的報告 ，目標是利用圖像處理中的非線性DEs來定義一個圖神經網絡架構。

【導讀】圖神經網絡依然是研究焦點之一。最近在WWW2020的DL4G@WWW2020論壇，斯坦福大學Jure Leskovec副教授介紹了圖神經網絡研究最新進展，包括GNN表現力、預訓練和公開圖神經網絡基準等。值得關注。

近年來，深度學習領域關于圖神經網絡（Graph Neural Networks，GNN）的研究熱情日益高漲，圖網絡已經成為各大深度學習頂會的研究熱點。GNN 處理非結構化數據時的出色能力使其在網絡數據分析、推薦系統、物理建模、自然語言處理和圖上的組合優化問題方面都取得了新的突破。但是，大部分的圖網絡框架的建立都是基于研究者的先驗或啟發性知識，缺少清晰的理論支撐。

//www.aminer.cn/dl4g_www2020

Jure Leskovec

圖網絡領域的大牛Jure Leskovec，是斯坦福大學計算機學院的副教授，也是圖表示學習方法 node2vec 和 GraphSAGE 作者之一。在谷歌學術搜索（Google Scholar）上，Jure擁有接近4.5萬的論文引用數量，H指數為84。

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【導讀】國際萬維網大會（The Web Conference，簡稱WWW會議）是CCF-A類會議。WWW 2020將于2020年4月20日至4月24日在中國臺灣臺北舉行。本屆會議共收到了1129篇長文投稿，錄用217篇長文，錄用率為19.2%。這周會議已經虛擬召開。圖深度學習研討會(DL4G)展示結構化數據的嵌入和表示學習以及圖深度學習的最新進展。來自DeepMind的研究科學家Petar Veli?kovi?給了關于《圖表示學習算法推理》的報告，共46頁ppt，詳述了神經圖算法推理的前沿研究進展，涵蓋GNN基準、泛化、多任務學習和算法發現。

圖表示學習算法推理是個新的和令人興奮的方向，尋求理解和使用GNNs的表達能力建模經典算法。其潛在的影響是巨大的: 為元學習和搜索等任務提供可擴展的解決方案，幫助理論計算機科學中的新發現，以及嚴格地對GNNs進行基準測試。

Petar Veli?kovi? 是DeepMind研究科學家。他擁有劍橋大學博士學位。他目前的研究興趣廣泛地涉及設計操作復雜結構數據(如圖)的神經網絡架構，以及它們在算法推理和計算生物學中的應用。他在機器學習領域(ICLR、NeurIPS-W、ICML-W)和生物醫學領域和期刊(生物信息學、PLOS One、JCB、PervasiveHealth)發表了他的研究成果。特別是，他是Graph Attention Networks(一種流行的圖卷積層)和Deep Graph Infomax(一種用于圖形的可伸縮的本地/全局無監督學習管道)的第一作者。他的研究已經在ZDNet等媒體上發表。此外，他還在ICLR 2019年和NeurIPS 2019年聯合組織了關于圖形表示學習的研討會。

//petar-v.com/

Deep Reinforcement Learning via Policy Optimization