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在一個常見的機器學習問題中，使用對訓練數據集估計的模型，根據觀察到的特征預測未來的結果值。當測試數據和訓練數據來自相同的分布時，許多學習算法被提出并證明是成功的。然而，對于給定的訓練數據分布，性能最好的模型通常會利用特征之間微妙的統計關系，這使得它們在應用于分布與訓練數據不同的測試數據時，可能更容易出現預測錯誤。對于學術研究和實際應用來說，如何開發能夠穩定和穩健地轉換數據的學習模型是至關重要的。

因果推理是指根據效果發生的條件得出因果關系的結論的過程，是一種強大的統計建模工具，用于解釋和穩定學習。本教程側重于因果推理和穩定學習，旨在從觀察數據中探索因果知識，提高機器學習算法的可解釋性和穩定性。首先，我們將介紹因果推論，并介紹一些最近的數據驅動方法，以估計因果效應從觀測數據，特別是在高維設置。為了彌補因果推理和機器學習之間的差距，我們首先給出了穩定性和魯棒性學習算法的定義，然后將介紹一些最近的穩定學習算法來提高預測的穩定性和可解釋性。最后，我們將討論穩定學習的應用和未來的發展方向，并提供穩定學習的基準。

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在觀看視頻時，視覺事件的發生往往伴隨著聲音事件，如唇動的聲音，樂器演奏的音樂。視聽事件之間存在著一種潛在的相關性，通過解決視聽同步的代理任務，可以將其作為自監督信息來訓練神經網絡。在本文中，我們提出了一種新的帶有共同注意力機制的自監督框架來學習無標記視頻中的通用跨模態表示，并進一步使下游任務受益。具體而言，我們探討了三個不同的共注意模塊，以關注與聲音相關的區分視覺區域，并介紹它們之間的相互作用。實驗表明，與現有方法相比，我們的模型在參數較少的情況下，取得了較好的效果。為了進一步評估我們方法的可推廣性和可遷移性，我們將預訓練的模型應用于兩個下游任務，即聲源定位和動作識別。大量的實驗表明，我們的模型可以提供與其他自監督方法競爭的結果，也表明我們的方法可以處理具有挑戰性的場景包含多個聲源。

//arxiv.org/abs/2008.05789

題目： Causal Relational Learning

摘要：

因果推理是自然科學和社會科學實證研究的核心，對科學發現和知情決策至關重要。因果推理的黃金標準是進行隨機對照試驗;不幸的是，由于倫理、法律或成本的限制，這些方法并不總是可行的。作為一種替代方法，從觀察數據中進行因果推斷的方法已經在統計研究和社會科學中得到發展。然而，現有的方法嚴重依賴于限制性的假設，例如由同質元素組成的研究總體，這些同質元素可以在一個單平表中表示，其中每一行都被稱為一個單元。相反，在許多實際環境中，研究領域自然地由具有復雜關系結構的異構元素組成，其中數據自然地表示為多個相關表。在本文中，從關系數據中提出了一個正式的因果推理框架。我們提出了一種稱為CaRL的聲明性語言，用于捕獲因果背景知識和假設，并使用簡單的Datalog類規則指定因果查詢。CaRL為在關系領域中推斷復雜干預的影響的因果關系和推理提供了基礎。我們對真實的關系數據進行了廣泛的實驗評估，以說明CaRL理論在社會科學和醫療保健領域的適用性。

主題： Semi-Supervised StyleGAN for Disentanglement Learning

摘要： 解纏學習是獲得解纏表示和可控生成的關鍵。目前的解纏方法面臨著一些固有的局限性：難以獲得高分辨率圖像，主要是學習解纏表示，以及由于無監督設置而無法識別。為了緩解這些限制，我們設計了基于StyleGAN（Karras等人，2019）的新架構和損失函數，用于半監督高分辨率解糾纏學習。我們創建了兩個復雜的高分辨率合成數據集用于系統測試。我們研究了有限監督的影響，發現僅使用0.25%~2.5%的標記數據就足以對合成數據集和真實數據集進行良好的分離。我們提出了新的量化發電機可控性的指標，并觀察到分離表示學習和可控發電之間可能存在一個關鍵的權衡。我們還考慮了語義細粒度的圖像編輯，以實現對看不見的圖像更好的泛化。

題目： Causal Inference and Stable Learning

簡介：

在一個常見的機器學習問題中，使用一個根據訓練數據集估計的模型，根據觀察到的特征來預測未來的結果值。當測試數據和訓練數據來自相同的分布時，許多學習算法被提出并證明是成功的。然而，對于給定的訓練數據分布，性能最好的模型通常利用特征之間微妙的統計關系，這使得它們在應用于測試數據時更容易出現預測錯誤，因為測試數據的分布與訓練數據的分布不同。對于學術研究和實際應用來說，如何建立穩定、可靠的學習模型是至關重要的。因果推理是一種強大的統計建模工具，用于解釋和穩定的學習。因果推理是指基于某一效應發生的條件，對某一因果關系做出結論的過程。在本教程中，我們將重點討論因果推理和穩定學習，旨在從觀察數據中探索因果知識，以提高機器學習算法的可解釋性和穩定性。首先，我們將介紹因果推理，并介紹一些最近的數據驅動的方法來估計因果效應的觀測數據，特別是在高維設置。摘要為了彌補因果推理與機器學習在穩定學習上的差距，我們首先給出了學習算法的穩定性和魯棒性的定義，然后介紹了一些最近出現的穩定學習算法，以提高預測的穩定性和可解釋性。最后，我們將討論穩定學習的應用和未來方向，并為穩定學習提供基準。

邀請嘉賓：

張潼，香港科技大學計算機科學與數學教授。此前，他是羅格斯大學(Rutgers university)教授，曾在IBM、雅虎(Yahoo)、百度和騰訊(Tencent)工作。張潼的研究興趣包括機器學習算法和理論、大數據統計方法及其應用。他是ASA和IMS的研究員，曾在主要機器學習期刊的編委會和頂級機器學習會議的項目委員會任職。張潼在康奈爾大學獲得數學和計算機科學學士學位，在斯坦福大學獲得計算機科學博士學位。

崔鵬，清華大學計算機系長聘副教授，博士生導師。2010年于清華大學計算機系獲得博士學位。研究興趣包括社會動力學建模、大規模網絡表征學習以及大數據驅動的因果推理和穩定預測。近5年在數據挖掘及人工智能領域高水平會議和期刊發表論文60余篇，曾5次獲得頂級國際會議或期刊論文獎，并先后兩次入選數據挖掘領域頂級國際會議KDD最佳論文專刊。目前擔任IEEE TKDE、ACM TOMM、ACM TIST、IEEE TBD等國際期刊編委。曾獲得國家自然科學二等獎、教育部自然科學一等獎、電子學會自然科學一等獎、CCF-IEEE CS青年科學家獎、ACM中國新星獎。入選中組部萬人計劃青年拔尖人才，并當選中國科協全國委員會委員。

零樣本動作識別是近年來備受關注的研究領域，針對圖像和視頻中物體、事件和動作的識別提出了多種方法。由于收集、注釋和標記視頻是一項困難而費力的任務，因此需要一些方法來將實例從模型訓練中不存在的類中分類，特別是在復雜的自動視頻理解任務中。我們發現在文獻中有許多可用的方法，然而，很難對哪些技術可以被認為是最先進的技術進行分類。盡管有一些關于靜止圖像零樣本動作識別的調研和實驗，但是沒有針對視頻的研究。因此，在這篇文章中，我們提出了一個調查的方法，包括技術進行視覺特征提取和語義特征提取，以及學習這些特征之間的映射，特別是零鏡頭動作識別的視頻。我們還提供了一個完整的數據集，實驗和協議的描述，提出了開放的問題和未來的工作方向，這對計算機視覺研究領域的發展至關重要。

題目： A Meta-Transfer Objective for Learning to Disentangle Causal Mechanisms

簡介： 我們建議使用一種元學習目標，該目標可以在修改后的分布上最大程度地提高轉移速度，以學習如何模塊化獲取的知識。特別是，我們專注于如何根據因果關系將聯合分布分解為適當的條件。我們假設分布的變化是局部的（例如，由于對變量之一的干預而導致的）處于局部分布的假設，從而解釋了何時可以奏效。我們證明了在因果機制局部變化的這種假設下，正確的因果圖將傾向于僅具有其一些具有非零梯度的參數，即需要進行調整的參數（那些修正變量）。我們爭論并通過實驗觀察到，這將導致更快的適應，并使用此屬性來定義元學習替代評分，該評分除了圖形的連續參數化外，還將傾向于正確的因果圖。最后，受AI智能體的啟發（例如，機器人自動發現其環境），我們考慮將同一目標如何發現因果變量本身，作為觀察到的無因果意義的低級變量的轉換。在兩個變量情況下的實驗驗證了所提出的思想和理論結果。

作者介紹： Yoshua Bengio是蒙特利爾大學計算機科學與運籌學系的教授，Mila和IVADO的科學總監和創始人，2018年圖靈獎獲得者，加拿大統計學習算法研究主席以及加拿大AI CIFAR主席。 他開創了深度學習的先河，并在2018年每天獲得全球所有計算機科學家中最多的引用。 他是加拿大勛章的官員，加拿大皇家學會的成員，并于2017年被授予基拉姆獎，瑪麗·維克多獎和年度無線電加拿大科學家，并且是NeurIPS顧問的成員。 ICLR會議的董事會和聯合創始人，以及CIFAR“機器和大腦學習”計劃的程序總監。 他的目標是幫助發現通過學習產生智力的原理，并促進AI的發展以造福所有人。