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 本課程的目的是提供非漸近方法的介紹，以研究在高維隨機結構出現的概率，統計，計算機科學，和數學。重點是開發一套已被證明在不同領域的廣泛應用程序中有用的公共工具。根據時間和聽眾的興趣，主題可能包括:措施的集中;功能性，運輸成本，鞅不等式;isoperimetry;馬爾可夫半群，混合時間，隨機場;hypercontractivity;閾值和影響;斯坦的方法;隨機過程的最高原則;高斯和拉德馬赫不等式;通用的鏈接;熵和組合維數;選擇應用程序。

題目

通過元學習的貝葉斯自適應深度RL, VariBAD: A Very Good Method for Bayes-Adaptive Deep RL via Meta-Learning

關鍵字

元學習，變分推理，貝葉斯推理，最大期望，強化學習，深度學習，人工智能

簡介

在未知環境中權衡探索和開發是最大程度地提高學習過程中預期回報的關鍵。 一種貝葉斯最優策略，它以最佳方式運行，不僅取決于環境狀態，還取決于主體對環境的不確定性，決定其行動。 但是，除了最小的任務外，計算貝葉斯最佳策略是很困難的。 在本文中，我們介紹了變分貝葉斯自適應深度RL（variBAD），這是一種在未知環境中進行元學習以進行近似推理的方法，并直接在動作選擇過程中合并任務不確定性。 在網格世界中，我們說明variBAD如何根據任務不確定性執行結構化的在線探索。 我們還評估了在meta-RL中廣泛使用的MuJoCo域上的variBAD，并表明與現有方法相比，它在訓練過程中獲得了更高的回報。

作者

Luisa Zintgraf, Kyriacos Shiarlis, Maximilian Igl, Sebastian Schulze, Yarin Gal, Katja Hofmann, Shimon Whiteson

題目： Graph Summarization Methods and Applications: A Survey

摘要：

雖然計算資源的進步使處理大量數據成為可能，但人類識別這些數據模式的能力并沒有相應提高。因此，壓縮和簡化數據的高效計算方法對于提取可操作的見解變得至關重要。特別是，雖然對數據摘要技術進行了廣泛的研究，但直到最近才開始流行對相互關聯的數據或圖進行匯總。這項調查是一個結構化的，全面的概述了最先進的方法，以總結圖形數據。我們首先討論了圖形摘要背后的動機和挑戰。然后，我們根據作為輸入的圖形類型對摘要方法進行分類，并根據核心方法進一步組織每個類別。最后，我們討論了總結在真實世界圖上的應用，并通過描述該領域的一些開放問題進行了總結。

作者簡介：

Yike Liu是密西根大學物理系五年級的博士生，也是計算機科學與工程系的一名碩士研究生。我是葉杰平教授的顧問。主要研究方向是深度學習和強化學習，尤其是在交通數據上的應用。在此之前，從事過基于圖形的機器學習和數據挖掘，特別是圖形總結和圖形聚類，在這些工作中，開發了圖形挖掘算法，幫助更好地理解底層的圖形組織并理解它。

Tara Safavi是密西根大學博士研究生，研究重點是知識表示及其在以人為中心的任務中的使用、評估和解釋，還對更廣泛的AI+社會問題感興趣，比如隱私、偏見和環境可持續性。研究目前得到了美國國家科學基金會(NSF)研究生獎學金和谷歌女性科技創造者獎學金的支持。

論文題目： Gravity-Inspired Graph Autoencoders for Directed Link Prediction

論文摘要：

圖自編碼器(AE)和變分自編碼器(VAE)是近年來出現的強有力的節點嵌入方法。特別是利用圖AE和VAE成功地解決了具有挑戰性的鏈路預測問題，目的是找出圖上的一些節點對是否被未觀察到的邊所連接。然而，這些模型側重于無向圖，因此忽略了鏈接的潛在方向，這限制了許多實際應用程序。在本文中，我們擴展了graph AE和VAE框架來解決有向圖中的鏈路預測問題。我們提出了一種新的gravity-inspired的解碼器方案，可以有效地從節點嵌入中重建有向圖。我們對標準graph AE和VAE表現較差的三種不同定向鏈路預測任務進行了實證評價。我們在三個真實世界的圖上獲得了具有競爭力的結果，超過了幾個流行的baseline。

論文作者：

Guillaume Salha自2018年10月以來，在巴黎理工學院(Ecole Polytechnique)攻讀機器學習博士學位，師從羅曼·亨內昆(Romain Hennequin)和米哈利斯·瓦茲爾賈尼(Michalis Vazirgiannis)。研究興趣跨越了深度學習和圖形挖掘的廣泛領域，并應用于音樂推薦。在最近的出版物中，主要關注圖表示學習、圖自動編碼器模型。2016年，畢業于巴黎薩克萊高等師范學院(Ecole Normale Superieure Paris-Saclay)，獲得了計算機視覺與機器學習(MVA)碩士學位，在巴黎工程學院(ENSAE ParisTech)獲得了工程學碩士學位。

Stratis Limnios是巴黎綜合理工學院博士生，目前在巴黎高等理工學院計算機科學實驗室，研究興趣是機器學習，深度學習和圖挖掘。

Romain Hennequin目前是Deezer的音樂信息檢索工程師。在Deezer之前，在Audionamix工作了3年，工作側重于聲源分離。并且在Bertrand David和Roland Badeau的指導下，在巴黎電信的TSI(信號和圖像處理部門)完成了博士學位，工作主要集中在音樂信息檢索上，論文主題是分解音樂譜圖，使用分解方法中的信號模型(如非負矩陣分解)。

報告名稱： Modern Artificial Intelligence

報告簡介： 紐約大學丹東分校的電氣和計算機工程系舉辦了一個研討會系列，探討了人工智能（AI）世界上最重要的新研究，其中有為新興技術做出了重要貢獻的研究人員。

報告部分大綱：

• 使用因果不變性學習表示
• 基于網絡的分布式機器學習
• 復雜環境中的深度強化學習的挑戰
• 在機器人系統中使用計算機視覺的研究挑戰
• 機器學習個性化
• 邁向持久的人機交互
• 記憶生物學和與年齡有關的記憶喪失

邀請嘉賓：

Leon Bottou是一名研究科學家，對機器學習和人工智能有著廣泛的興趣。近年來，在大規模學習和隨機梯度算法方面的工作受到了廣泛的關注。他也以DjVu文件壓縮系統而聞名，于2015年3月加入Facebook人工智能研究。

Francis Bach是Inria的研究員，自2011年以來一直領導著隸屬于巴黎高等師范學院計算機科學系的機器學習團隊。他畢業于加州理工學院，2005年在加州大學伯克利分校獲得計算機科學博士學位，師從邁克爾·喬丹教授。他在巴黎礦業大學數學形態學組學習了兩年，然后在2007年至2010年期間加入了Inria/Ecole Normale Superieure計算機視覺項目組。Francis Bach主要對機器學習感興趣，特別是在稀疏方法、基于核的學習、大規模優化、計算機視覺和信號處理方面。

Raia Hadsel是DeepMind機器人研究的負責人，ICLR，WiML和CoRL的執行董事會成員。她的早期研究是使用暹羅網絡來學習神經嵌入，這種方法現在通常用于表示學習。在完成了具有針對移動機器人的自我監督式深度學習視覺系統的博士學位后，她繼續在卡內基梅隆大學的機器人研究所和SRI International進行科學研究，并于2014年初加入倫敦的DeepMind研究人工智能。Hadsell博士目前的研究重點在于對AI代理和機器人進行持續學習的挑戰，她提出了神經方法，例如策略提純，漸進式網絡和彈性權重合并，以解決災難性遺忘問題。

報告主題：Complete Dictionary Learning via L4-Norm Maximization over the Orthogonal Grou

報告摘要：這個演講是關于從稀疏生成的信號樣本中學習完整（正交）字典的基本問題。現有的大多數方法都是基于啟發式算法來求解字典（和稀疏表示）的，通常都沒有針對最優性或復雜性的理論保證。最近基于L1最小化的方法確實提供了這種保證，但是相關算法一次將字典恢復到一列。我們提出了一種新的公式，該公式可以使L4范數在正交組上最大化，以學習整個詞典。我們證明，在隨機伯努利高斯數據模型下，樣本復雜度幾乎最小，L4-范數的全局最優值非常接近地面實數的有符號排列。受此觀察的啟發，我們給出了一種基于概念上簡單而有效的算法，基于``匹配，拉伸和投影''（MSP）。該算法可證明以超線性（三次）速率局部收斂，并且每次迭代的成本只是SVD。除了有力的理論保證，實驗還表明，新算法比現有方法（包括基于KSVD和基于L1的方法）更加有效。在真實圖像上的初步實驗結果清楚地證明了這樣學習的詞典比經典PCA基礎的優勢。

邀請人：馬毅，目前是加州大學伯克利分校EECS系的教授。 2014年至2017年，他擔任中國上海科技大學信息科學與技術學院的教授兼執行院長。2009年至2014年初，他是Microsoft視覺計算小組的首席研究員和研究經理。在北京進行研究。從2000年到2011年，他擔任伊利諾伊大學香檳分校伊利諾伊大學電氣與計算機工程系的助理兼副教授。他的主要研究興趣是計算機視覺，數據科學和系統理論。易馬于1995年獲得清華大學（中國北京）的自動化和應用數學學士學位，于1997年獲得EECS的理學碩士學位，于2000年獲得數學的碩士學位，并于2000年獲得EECS的博士學位。 2000年，全部來自加利福尼亞大學伯克利分校。馬毅獲得了1999年國際計算機視覺會議的David Marr最佳論文獎，2004年歐洲計算機視覺會議的Longuet-Higgins最佳論文獎（榮譽獎）和他的學生獲得了Sang Uk Lee最佳學生論文獎。在2009年亞洲計算機視覺會議上。他還于2004年獲得了美國國家科學基金會頒發的CAREER獎，并于2005年獲得了海軍研究辦公室的青年研究者獎。

主題： Learning for policy improvement

摘要： 強化學習在經驗易獲得的領域取得了許多成功，如電子游戲或棋盤游戲。這類區域的RL算法通常基于梯度下降：它們以較小的學習率進行許多噪聲更新。相反，我們研究每次更新花費更多計算的算法，試圖減少噪聲并進行更大的更新；當經驗比計算時間更昂貴時，這樣的算法是合適的。特別地，我們看幾種基于近似策略迭代的方法。

作者簡介： Geoff Gordon博士是微軟研究蒙特勒實驗室的研究主任，也是卡內基梅隆大學機器學習系的教授。他還擔任過機械學習系的臨時系主任和教育副系主任。戈登博士的研究集中在能夠進行長期思考的人工智能系統上，比如提前推理以解決問題、計劃一系列行動或從觀察中推斷出看不見的特性。特別是，他著眼于如何將機器學習與這些長期思考任務結合起來。1991年，戈登博士在康奈爾大學獲得計算機科學學士學位，1999年在卡內基梅隆大學獲得計算機科學博士學位。他的研究興趣包括人工智能、統計機器學習、教育數據、博弈論、多機器人系統，以及概率、對抗和一般和領域的規劃。他之前的任命包括斯坦福大學計算機科學系的客座教授和圣地亞哥燃燒玻璃技術的首席科學家。

題目主題： Solving Games With Complex Strategy Spaces

簡介： 計算博弈論的一個中心問題是對給定游戲描述的博弈理論解概念進行計算。 在許多實際的多代理域中，包括基礎結構安全性，環境保護，電子商務和網絡路由，每個代理都需要做出由多個組件組成的復雜決策，例如選擇網絡中的路徑，選擇子集。 保護/攻擊目標，為每個巡邏單位執行巡邏路線，多次競標或在連續區域采取行動。 最終的策略空間可能由指數數量甚至是無限數量的純策略組成，因此標標準形式表示及其相關算法存在不足。 本教程將總結具有復雜策略空間的游戲開發高效算法的最新進展，包括使用邊際概率，用于表示和求解具有結構化策略空間的游戲的通用框架，以及使用可區分學習和（多主體）深度強化學習。 我們將涵蓋從基礎架構安全到環境和野生動植物保護的應用領域。

作者介紹： Hau Chan，林肯大學計算機科學與工程系助理教授，電子郵件：。 Chan博士曾在多代理系統和經濟的交叉領域工作。他早期的工作重點是應用圖形游戲來建模和研究相互依賴的安全域（例如，安全投資決策）。他最近正在進行的工作是關于一款具有復雜策略空間的游戲。 他在AAMAS 2019上提供了有關計算游戲理論主題的教程。

Fei Fang，卡內基梅隆大學計算機科學學院助理教授，電子郵件：。 方博士在多智能體系統上工作了七年多，專注于將博弈論和機器學習與應用程序集成到安全性，可持續性和移動性領域。她在綠色安全游戲和PAWS（野生生物安全保護助手）方面的工作在國際人工智能聯合會議（IJCAI'15）上獲得了計算可持續性軌道方面的杰出論文獎，并在人工智能創新應用中獲得了創新應用獎。 她提供了有關計算游戲理論主題的教程，包括AAMAS 2019計算游戲理論教程，IJCAI 2018游戲理論和安全性機器學習教程，AAMAS 2018 AI促進社會公益教程以及ACM-EC 2017關于進步的教程安全與隱私的博弈論。

主題： Medical decision analysis with probabilistic graphical models

摘要： 概率圖模型（PGMs）如貝葉斯網絡、影響圖、馬爾可夫決策過程等，在醫學領域的應用已有幾十年的歷史。本教程回顧了主要模型，提出了解決實際工作健康問題的新型模型和算法，包括時間推理和成本效益分析，并討論了這些方法相對于衛生經濟學中常用方法的優勢，為PGMs開發了許多軟件工具。

邀請嘉賓： Francisco Javier Díez Vegas，博士，西班牙馬德里聯合國教科文組織人工智能部智能決策智能系統研究中心（CISIAD）主任，聯合國開發計劃署署長。

題目： Safe Machine Learning

簡介：

隨著我們將ML應用到越來越多的現實任務中，我們正在走向一個ML將在未來社會中扮演越來越重要角色。因此，解決安全問題正成為一個日益緊迫的問題。一般來說，我們可以將當前的安全研究分為三個領域:規范、健壯性和保證。規范關注于調查和開發技術，以減輕由于目標僅僅是期望的替代者而可能出現的系統不期望的行為。這種情況可能會發生，例如，當對包含歷史偏差的數據集進行訓練時，或者在真實環境中嘗試度量增強學習智能體的進度時魯棒性處理在推斷新數據和響應敵對輸入時處理系統故障。

Assurance涉及到開發方法，使我們能夠理解本質上不透明和黑箱的系統，并在操作期間控制它們。本教程將概述這三個領域，特別關注規范，更具體地說，關注增強學習智能體的公平性和一致性。其目的是激發從事不同安全領域的研究人員之間的討論。

邀請嘉賓：

Silvia Chiappa是DeepMind機器學習方面的研究科學家。她擁有數學文憑和機器學習博士學位。在加入DeepMind之前，Silvia Chiappa曾在馬克斯-普朗克智能系統研究所的經驗推理部門、微軟劍橋研究院的機器智能與感知小組以及劍橋大學的統計實驗室工作。她的研究興趣是基于貝葉斯和因果推理，圖形模型，變分推理，時間序列模型，ML公平性和偏差。

Jan Leike是DeepMind的高級研究科學家，他在那里研究智能體對齊問題。他擁有澳大利亞國立大學的計算機科學博士學位，在那里他致力于理論強化學習。在加入DeepMind之前，他是牛津大學的博士后研究員。Jan的研究興趣是人工智能安全、強化學習和技術人工智能治理。