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[付費5元查看完整內容]【Google】神經輻射場，Neural Radiance Fields，74頁ppt

神經輻射場是一種有效和簡單的技術，通過優化底層連續體輻射場，通過(非卷積)神經網絡參數化，來合成復雜場景的逼真新視圖。我將討論和回顧NeRF，然后介紹與它密切相關的兩個工作:首先，我將解釋為什么NeRF(和其他類似CPPN的架構，從低維坐標映射到強度)嚴重依賴于三角“位置編碼”的使用，輔以神經切線內核文獻提供的見解。其次，我將展示如何將NeRF擴展為包含關于遮擋器和外觀變化的顯式推理，從而能夠僅使用非結構化圖像集合實現逼真的視圖合成和光度操縱。

//cs231n.stanford.edu/slides/2021/guest_lecture_16.pdf

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[付費5元查看完整內容]【圖與幾何深度學習，53頁ppt】Graph and geometric deep learning

幾何深度學習是一種從對稱性和不變性的角度對大量ML問題進行幾何統一的嘗試。這些原理不僅奠定了卷積神經網絡的突破性性能和最近成功的圖神經網絡的基礎，而且也提供了一種原則性的方法來構建新型的問題特定的歸納偏差。Simone Scardapane講述關于圖與幾何深度學習的報告。圖神經網絡是一種功能強大的深度學習模型。

//www.sscardapane.it/

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[付費5元查看完整內容]【圖與幾何深度學習】Graph and geometric deep learning，49頁ppt

  1. 圖神經網絡是一種功能強大的深度學習模型，驚人地普遍存在。

  2. 擴展和包含時間或異構信息是具有挑戰性的。

  3. 多種應用研究

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[付費5元查看完整內容]《圖卷積神經網絡》硬核課程，NTU-Xavier Bresson教授講解，附視頻與80頁PPT

講座A部分: //atcold.github.io/pytorch-Deep-Learning/en/week13/13-1/

在本節中，我們將討論傳統卷積神經網絡的結構和卷積。然后我們擴展到圖域。我們理解了圖的特征，并定義了圖卷積。最后，我們介紹了頻譜圖卷積神經網絡，并討論了如何進行頻譜卷積。

0:00:50 -傳統ConvNets的架構 0:13:11 -傳統ConvNets的卷積 0:25:29 -光譜卷積

講座B部分: 本節介紹了圖卷積網絡(GCNs)的完整譜，首先介紹了通過譜網絡實現譜卷積。然后，它提供了關于模板匹配的其他卷積定義對圖的適用性的見解，從而導致空間網絡。詳細介紹了采用這兩種方法的各種體系結構及其優缺點、實驗、基準和應用。

0:44:30 - GCNs譜 1:06:04 -模板匹配，各向同性GCNs和基準GNNs 1:33:06 -各向異性GCNs和結論

課程地址：

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Graph Neural Networks: Taxonomy, Advances and Trends

Graph neural networks provide a powerful toolkit for embedding real-world graphs into low-dimensional spaces according to specific tasks. Up to now, there have been several surveys on this topic. However, they usually lay emphasis on different angles so that the readers can not see a panorama of the graph neural networks. This survey aims to overcome this limitation, and provide a comprehensive review on the graph neural networks. First of all, we provide a novel taxonomy for the graph neural networks, and then refer to up to 400 relevant literatures to show the panorama of the graph neural networks. All of them are classified into the corresponding categories. In order to drive the graph neural networks into a new stage, we summarize four future research directions so as to overcome the facing challenges. It is expected that more and more scholars can understand and exploit the graph neural networks, and use them in their research community.

[付費5元查看完整內容]Google最新《機器學習對偶性》報告，48頁ppt

Google 研究科學家Mathieu Blondel在PSL大學的“機器學習的對偶性”課程材料。主題包括共軛函數，平滑技術，Fenchel對偶性，Fenchel-Young損失和塊對偶坐標上升算法。

//mblondel.org/teaching/duality-2020.pdf

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[付費5元查看完整內容]不可錯過！CMU《深度學習導論》2020課程，附課件與視頻

以深度神經網絡為代表的“深度學習”系統正越來越多地接管所有人工智能任務，從語言理解、語音和圖像識別，到機器翻譯、規劃，甚至是游戲和自動駕駛。因此，在許多高級學術機構中，深度學習的專業知識正從深奧的要求迅速轉變為強制性的先決條件，并成為工業就業市場的一大優勢。

在本課程中，我們將學習深度神經網絡的基礎知識，以及它們在各種人工智能任務中的應用。在本課程結束時，預計學生將對這門學科非常熟悉，并能夠將深度學習應用于各種任務。他們也將被定位去理解關于這個主題的許多當前的文獻，并通過進一步的學習來擴展他們的知識。

如果你只對課程感興趣，你可以在YouTube頻道上觀看。

//deeplearning.cs.cmu.edu/F20/

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[付費5元查看完整內容]少標簽數據學習，54頁ppt

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。

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[付費5元查看完整內容]【NeurIPS 2019的主要趨勢】Key trends from NeurIPS 2019

目錄：

  • 結構深度學習黑匣子
  • 深度學習的新方法
    • 使用貝葉斯原理進行深度學習
    • 圖神經網絡
    • 凸優化
  • 神經科學X機器學習
  • 關鍵字分析 -數字NeurIPS -結論
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