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機器學習（ML）和人工智能（AI）在廣泛的領域實現了非凡的、超乎人類的性能：包括計算機視覺、自然語言處理、蛋白質折疊等等。直到最近，大多數的進步都是采取模型中心化的方法，主要關注于改善神經網絡架構（如卷積神經網絡、殘差網絡、變換器等）和訓練這些模型的優化程序（如批量標準化、dropout、神經結構搜索等）。相對來說，我們對用來訓練這些模型的數據的關注度較低，盡管眾所周知，機器學習對高質量數據的依賴可以用"垃圾進,垃圾出"這句話來精辟地概括。隨著對越來越大且更復雜的模型（如Nvidia和Microsoft的5300億參數的MT-NLG）的回報逐漸減小，研究人員開始認識到采取數據中心化方法的重要性，并開發了原理性的方法來研究這些模型的燃料：數據本身。數據中心視角不僅可以提高任務性能，還可以讓我們考慮到一些社會關鍵考慮因素，如數據隱私。在本論文中，我們將對機器學習數據管道中的幾個點進行深入分析：在模型訓練前、訓練中和訓練后。在模型訓練前，我們將探索數據選擇的問題：應該用哪些數據來訓練模型，我們應該期望我們的模型在何種類型的數據上工作？當我們進入模型訓練時，我們將把注意力轉向由我們的ML系統與其部署環境的交互可能導致的兩個問題。第一個問題是數據隱私：我們如何防止我們的模型泄露有關其訓練數據的敏感信息？第二個問題涉及一些被模型化的群體的動態性。特別是當我們的模型被用于做出具有社會影響力的決策（如自動貸款批準或推薦系統）時，模型本身可能會影響數據的分布，導致性能降低。最后，盡管我們在模型訓練前和訓練中遵循最佳實踐，但可能在訓練后我們希望對模型進行后處理，以移除某些訓練后的數據的影響。如何以計算效率高的方式實現這一點呢？本論文將涵蓋每一個先前問題的新穎解決方案，強調的是每一個提議的算法都有可證明的保證。通過將數學嚴謹性應用于具有挑戰性的現實問題，我們可以開發出既有效又可信賴的算法。

在過去的十年中，機器學習（ML）和人工智能（AI）研究已經取得了飛速的進步。到目前為止，大部分的研究都采用了模型中心化的方法：也就是說，數據集被視為已給定，研究人員不斷迭代應用于這些數據集以提取有用信息的模型。這種模式下有一套標準的假設。例如，數據通常假設是從固定概率分布中獨立同分布（i.i.d.）抽取的，此外還假設數據是固定的和給定的。通常還假設測試數據與訓練數據來自同一分布，即不存在分布漂移。而且，通常唯一衡量成功的指標是模型的性能（如預測任務的準確率）。盡管這種范式已經帶來了大量令人印象深刻的進步，但往往與數據科學家在實踐中面臨的情況相去甚遠。例如，收集和策劃一份高質量的訓練集通常比使用更復雜的模型架構帶來更大的收益。關于獨立同分布的假設，在現實中，數據分布可能由于各種因素而不斷變化，包括時間變化（如消費者偏好的季節性影響）和空間變化（如不同地理位置的醫院患者分布不同）。在某些情況下，我們的模型本身可能導致數據分布的變化，特別是如果該模型被用于做出具有社會影響力的決策。最后，最近的立法，如加利福尼亞消費者隱私法案和歐盟的通用數據保護法規，要求在設計AI模型過程中也要考慮消費者隱私。也就是說，隱私以及模型性能，都是必須考慮的關鍵指標。 所有這些重要的實踐問題都有一個共同的主題：它們更多地關聯到數據本身，而不是訓練在其上的模型。在這篇論文中，我們遵循這種數據中心的觀點，并為數據通過典型的ML管道可能出現的問題提出新穎的算法。我們特別強調可以為每個提出的算法提供的可證明的保證。

這本開放獲取的書籍介紹了向量語義學，它將詞向量的形式理論與語言學的認知理論相鏈接。開發詞向量的計算語言學家和深度學習研究者主要依賴于大量語料庫的日益增加和擁有高度并行GPU和TPU計算引擎的計算機，他們的關注點在于賦予計算機自然語言處理能力，以便應用于如機器翻譯或問答等實際應用。認知語言學家從人類認知的視角研究自然語言，探討語言與思維的關系，以及關于概念普遍性的問題，他們主要依賴于對語言使用的深入研究。

盡管這兩個學派都在他們的名字中包含了“語言學”，但到目前為止，他們之間的交流非常有限，因為他們的歷史起源、數據收集方法和概念框架相當不同。向量語義學通過提出一種形式理論來彌補這個鴻溝，該理論以線性多面體的形式表現，它既泛化了詞向量也泛化了概念結構，它將每個詞典定義視為一個方程，將整個詞匯表視為一組相互制約所有含義的方程。

這本開放獲取的書籍討論了超圖計算的理論和方法。許多數據之間的底層關系可以用圖表來表示，例如在計算機視覺、分子化學、分子生物學等領域。在過去的十年中，人們開發了基于圖的學習和神經網絡方法來處理這類數據，它們特別適合處理關系學習任務。然而，在許多實際問題中，我們關心的對象之間的關系比兩兩之間的關系更復雜。簡單地將復雜的關系壓縮為兩兩的關系必然會導致信息的丟失，這些信息對于學習任務來說可以預期是有價值的。超圖作為圖的一種延伸，已經顯示出與圖相比在建模復雜關系方面的優越性能。近年來，超圖相關的AI方法的研究越來越受到歡迎，這些方法已經被用于計算機視覺、社交媒體分析等。我們將這些嘗試總結為一種新的計算范式，稱之為超圖計算，其目標是使用超圖來表述數據底層的高階關聯，然后針對不同的應用在超圖上進行語義計算。這本書的內容包括超圖計算范式、超圖建模、超圖結構演化、超圖神經網絡以及超圖計算在不同領域的應用。我們在這本書中進一步總結了超圖計算的近期成就和未來的發展方向。

//link.springer.com/book/10.1007/978-981-99-0185-2

機器學習是關于基于數據學習、推理和行動的。這是通過構建計算機程序來完成的，這些程序處理數據，提取有用的信息，對未知屬性進行預測，并建議采取行動或做出決定。將數據分析轉化為機器學習的原因是，這個過程是自動化的，計算機程序是從數據中學習的。這意味著使用通用的計算機程序，這些程序根據觀察到的所謂的訓練數據自動調整程序的設置，以適應應用程序特定的情況。因此，可以說機器學習是一種示例編程方式。機器學習的美妙之處在于數據表示的是非常任意的，我們可以設計出適用于不同領域的廣泛實際應用的通用方法。我們通過下面的一系列例子來說明這一點。 本書旨在傳達監督式機器學習的精神，而不要求讀者具備該領域的任何經驗。我們的重點是基礎數學和實踐方面。這本書是教科書;它不是參考工作或編程手冊。因此，它只包含仔細(但全面)選擇的有監督機器學習方法，而沒有編程代碼。到目前為止，已經有許多編寫良好、文檔齊全的代碼包可用。我們堅信，只要讀者對數學及其方法的內部工作有很好的理解，就能將本書與他/她最喜歡的編程語言中的代碼包聯系起來。 本書從統計學的角度出發，從統計特性的角度來討論方法。因此，它需要一些統計學和概率論的知識，以及微積分和線性代數。我們希望從頭到尾閱讀本書，能讓讀者成為機器學習工程師和/或在該主題中進行進一步研究的良好起點。這本書是這樣寫的，可以連續讀。然而，本書還有多種可能的閱讀路徑，根據讀者的興趣有更多的選擇。圖1 - 6說明了這兩章之間的主要依賴關系。特別是，第2章、第3章和第4章討論了最基本的主題。我們建議讀者在閱讀后續章節(第5章至第9章)之前，先閱讀這些章節。第10章將超越機器學習的監督式設置，第11章將重點放在設計一個成功的機器學習解決方案的一些更實際的方面，與前幾章相比技術性較低。最后，第12章(由David Sumpter撰寫)討論了現代機器學習中的一些倫理問題。

概率數值計算將機器學習和應用數學之間的聯系形式化。數值算法從可計算的量中逼近難以處理的量。他們通過被積函數的計算來估計積分，或者通過向量場的計算來估計微分方程所描述的動力系統的路徑。換句話說，他們從數據中推斷出潛在的數量。這本書表明，它是正式可能認為計算例程作為學習機，并使用貝葉斯推理的概念來構建更靈活，高效，或定制的算法的計算。文本迎合了碩士和博士學生，以及人工智能，計算機科學，統計和應用數學的研究生研究人員。提供了大量的背景材料以及大量的圖形、工作示例和練習(帶解決方案)。

我們的主要目標是研究不確定性在數值計算中的應用和作用，并利用這種不確定性來做出關于計算的最優決策。

//www.probabilistic-numerics.org/

由于其在非歐幾里德數據(如圖或流形)建模方面的強大能力，圖的深度學習技術(即圖神經網絡(GNNs))為解決具有挑戰性的圖相關NLP問題打開了一扇新的大門。將深度學習技術應用于自然語言處理的研究興趣大增，并在許多自然語言處理任務中取得了相當大的成功，包括句子分類、語義角色標注和關系抽取等分類任務，以及機器翻譯、問題生成和摘要等生成任務。盡管取得了這些成功，但面向NLP的圖深度學習仍然面臨許多挑戰，包括自動將原始文本序列數據轉換為高度圖結構的數據，以及有效地建模復雜數據，這些數據涉及基于圖的輸入和其他高度結構的輸出數據(如序列、樹、樹)之間的映射。以及節點和邊中都有多種類型的圖數據。本教程將涵蓋在圖形技術上應用深度學習的相關和有趣的主題，包括用于NLP的自動圖形構建、用于NLP的圖形表示學習、用于NLP的基于高級GNN模型(例如，graph2seq、graph2tree和graph2graph)，以及GNN在各種NLP任務中的應用(例如，機器翻譯、自然語言生成、信息提取和語義解析)。此外，還將包括動手演示會議，以幫助觀眾獲得使用我們最近開發的開源庫Graph4NLP應用gnn解決具有挑戰性的NLP問題的實踐經驗。Graph4NLP是第一個為研究人員和實踐者方便地使用GNN完成各種NLP任務的庫。

//github.com/dlg4nlp/dlg4nlp.github.io

從社交網絡到分子，許多真實數據都是以非網格對象的形式出現的，比如圖。最近，從網格數據(例如圖像)到圖深度學習受到了機器學習和數據挖掘領域前所未有的關注，這導致了一個新的跨領域研究——深度圖學習(DGL)。DGL的目標不是繁瑣的特征工程，而是以端到端方式學習圖的信息性表示。它在節點/圖分類、鏈接預測等任務中都取得了顯著的成功。

在本教程中，我們的目的是提供一個深入的圖學習的全面介紹。首先介紹了深度圖學習的理論基礎，重點描述了各種圖神經網絡模型(GNNs)。然后介紹DGL近年來的主要成就。具體來說，我們討論了四個主題:1)深度GNN的訓練; 2) GNNs的魯棒性; 3) GNN的可擴展性; 4) GNN的自監督和無監督學習。最后，我們將介紹DGL在各個領域的應用，包括但不限于藥物發現、計算機視覺、醫學圖像分析、社會網絡分析、自然語言處理和推薦。

//ai.tencent.com/ailab/ml/KDD-Deep-Graph-Learning.html

目錄： 01:00 pm – 01:30 pm: Brief History of Graph Neural Networks 圖神經網絡簡介 01:30 pm – 02:00 pm: Expressivity of GNNs GNNs表達性 02:00 pm – 02:45 pm: Training Deep GNNs 深度GNNs訓練 02:45 pm – 03:10 pm: Break 03:15 pm – 03:45 pm: Scalability of GNNs GNNs可擴展性 03:45 pm – 04:15 pm: Self/Un-Supervised Learning of GNNs GNNs自(無)監督學習 04:15 pm – 04:35 pm: GNN in Social Networks 社交網絡GNN 04:35 pm – 04:55 pm: GNN in Medical Imaging & Future Directions GNNs圖像處理與未來方向 04:55 pm – 05:00 pm: Q&A