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本文綜述了元學習在圖像分類、自然語言處理和機器人技術等領域的應用。與深度學習不同，元學習使用較少的樣本數據集，并考慮進一步改進模型泛化以獲得更高的預測精度。我們將元學習模型歸納為三類: 黑箱適應模型、基于相似度的方法模型和元學習過程模型。最近的應用集中在將元學習與貝葉斯深度學習和強化學習相結合，以提供可行的集成問題解決方案。介紹了元學習方法的性能比較，并討論了今后的研究方向。

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。

統計學習理論是一個新興的研究領域，它是概率論、統計學、計算機科學和最優化的交叉領域，研究基于訓練數據進行預測的計算機算法的性能。以下主題將包括:統計決策理論基礎;集中不平等;監督學習和非監督學習;經驗風險最小化;complexity-regularized估計;學習算法的泛化界VC維與復雜性;極大極小下界;在線學習和優化。利用一般理論，我們將討論統計學習理論在信號處理、信息論和自適應控制方面的一些應用。

數十年來，因果推理是一個跨統計、計算機科學、教育、公共政策和經濟學等多個領域的重要研究課題。目前，與隨機對照試驗相比，利用觀測數據進行因果關系估計已經成為一個有吸引力的研究方向，因為有大量的可用數據和較低的預算要求。隨著機器學習領域的迅速發展，各種針對觀測數據的因果關系估計方法層出不窮。在這項調查中，我們提供了一個全面的綜述因果推理方法下的潛在結果框架，一個眾所周知的因果推理框架。這些方法根據是否需要潛在結果框架的所有三個假設分為兩類。對于每一類，分別對傳統的統計方法和最近的機器學習增強方法進行了討論和比較。并介紹了這些方法的合理應用，包括在廣告、推薦、醫藥等方面的應用。此外，還總結了常用的基準數據集和開放源代碼，便于研究者和實踐者探索、評價和應用因果推理方法。

地址：

//www.zhuanzhi.ai/paper/a37f27ed97e5318b30be2999e9a768c3

題目主題：

Temporal Point Processes Learning for Event Sequences

簡介：

時點過程（TPP）是描述和建模連續時間域中事件序列的一個很好的數學框架，它通常帶有位置、參與者等附加屬性。近年來，越來越多的機器學習模型用于時點過程的學習和推理，在理解、預測和干預不同個體、群體和系統的動態行為方面有著廣泛的背景。在大數據時代，利用這種時間事件序列進行有效的學習對企業和社會都具有重要的價值，而傳統的基于時間序列的學習方法往往將原始事件離散為等間隔，忽略了時間戳的連續性。

在本教程中，我將首先對時間點過程的預備知識做一個基本的介紹，并通過幾個應用實例回顧一些流行的和經典的表單。還將描述基于貝葉斯形式的學習。然后我將介紹點過程學習的最新進展，包括TPP的深度學習和強化學習。最后，我將展示一些新的場景，例如應用TPP模型時的缺失和刪失觀測，并討論未來的方向，以便于在時間點過程中的進一步研究。

作者介紹：

Junchi Yan，是上海交通大學計算機科學與工程系和上海交通大學人工智能研究所的終身制獨立研究教授。在2018年4月加入SJTU之前，Junchi自2011年4月起一直在IBM Research從事機器學習和計算機視覺研究及應用。在那段時間。曾任IBM中國研究實驗室高級研究人員和工業檢驗首席科學家，并在工業預防性維修項目中廣泛應用時間點過程模型。他還曾是IBM T.J.沃森研究中心（約克敦高地）、日本國家信息學研究所（東京）和騰訊人工智能實驗室（深圳）的訪問研究員。

Liangda Li，是雅虎研究公司搜索和搜索廣告團隊的資深研究科學家。領導科研團隊的垂直搜索排名、查詢理解、搜索廣告、查詢語言分析項目。在加入雅虎研究之前，他在佐治亞理工學院計算機科學學院獲得了博士學位，并接受了zhaongyuan Zha教授的指導。2010年，他在上海交通大學計算機學院計算機科學榮譽班獲得學士學位。他被授予2010年微軟亞洲研究青年研究員獎。他的研究興趣包括機器學習及其在信息檢索和社交網絡中的應用。特別是，他專注于各種真實行為數據中的影響建模，如搜索意圖理解、城市智能和危機/犯罪。

教程大綱：

• 時點過程：基礎（15分鐘）
  • 強度函數建模
  • TPP仿真
  • TPP學習的貝葉斯框架
• 時間點過程的典型模型（30分鐘）
  • 泊松過程
  • 霍克斯過程
  • 自校正過程（非線性霍克斯過程）
  • 時變霍克斯過程
  • 霍克斯過程的混合模型
  • 基于因子分解的特征過程
  • MLE解
  • LS解決方案
• 時間點過程的深度學習（30分鐘）
  • 神經時點過程
  • 時間點過程的GAN
  • 時間點過程的強化學習
• 實踐中的時間點過程（15分鐘）
  • 從不完美的觀察中學習
  • 從丟失的數據推斷
  • 基于特征的隨機拼接
  • 超級位置
  • 從扭曲序列中學習
  • 應用：社交網絡分析、醫療保健、推薦、視頻預告片生成、犯罪分析
  • 開源工具箱

報告題目： Bayesian Deep Learning

報告摘要： 深度神經網絡是連接主義系統，通過它通過學習例子來完成任務，而不需要事先了解這些任務。它們可以很容易地擴展到數百萬個數據點，并且可以通過隨機梯度下降進行優化。貝葉斯方法可以用于學習神經網絡權重的概率分布。貝葉斯深度學習與貝葉斯深度學習（如何對DNNs進行貝葉斯推理？如何學習分層結構的貝葉斯模型？），本篇報告給出一定解釋。

嘉賓介紹： 朱軍博士是清華大學計算機系長聘副教授、智能技術與系統國家重點實驗室副主任、卡內基梅隆大學兼職教授。2013年，入選IEEE Intelligent Systems的“人工智能10大新星”（AI’s 10 to Watch）。他主要從事機器學習研究，在國際重要期刊與會議發表學術論文80余篇。擔任國際期刊IEEE TPAMI和Artificial Intelligence的編委、國際會議ICML 2014地區聯合主席、以及ICML、NIPS等國際會議的領域主席。

主題： An Overview of the International Planning Competition

摘要： 本教程介紹了自然語言的深度貝葉斯和序列學習的進展，其應用廣泛，從語音識別到文檔摘要、文本分類、文本分割、信息提取、圖片標題生成、句子生成、對話控制、情感分類，推薦系統，問答和機器翻譯。傳統上，“深度學習”被認為是一種基于實值確定性模型進行推理或優化的學習過程。從大量詞匯中提取的單詞、句子、實體、動作和文檔中的“語義結構”在數學邏輯或計算機程序中可能沒有得到很好的表達或正確的優化。自然語言離散或連續潛變量模型中的“分布函數”在模型推理中可能無法正確分解或估計。本教程介紹了統計模型和神經網絡的基本原理，重點介紹了一系列先進的貝葉斯模型和深層模型，包括分層Dirichlet過程、Chinese restaurant 過程、分層Pitman-Yor過程、Indian buffet過程、遞歸神經網絡、長時短期記憶，序列到序列模型，變分自動編碼，生成對抗網絡，注意機制，記憶增強神經網絡，隨機神經網絡，預測狀態神經網絡，策略梯度和強化學習。我們將介紹這些模型是如何連接的，以及它們為什么在自然語言中的符號和復雜模式的各種應用中起作用。為了解決復雜模型的優化問題，提出了變分推理和抽樣方法。詞和句子的嵌入、聚類和共聚類與語言和語義約束相結合。本文提出了一系列的個案研究，以解決深度貝葉斯學習與理解中的不同問題。最后，我們將指出未來研究的一些方向和展望。

邀請嘉賓： Jen-Tzung Chien在臺灣新竹國立清華大學取得電機工程博士學位。現任職于臺灣新竹國立交通大學電子及電腦工程學系及電腦科學系講座教授。2010年，他擔任IBM沃森研究中心的客座教授。他的研究興趣包括機器學習、深度學習、自然語言處理和計算機視覺。在2011年獲得了IEEE自動語音識別和理解研討會的最佳論文獎，并在2018年獲得了AAPM Farrington Daniels獎。2015年，劍橋大學出版社出版《貝葉斯語音與語言處理》;2018年，學術出版社出版《源分離與機器學習》。他目前是IEEE信號處理技術委員會機器學習的當選成員。

報告主題： Frontiers in Network Embedding and GCN

報告摘要： 如今，越來越多的網絡廣泛地用于應用程序中。 眾所周知，網絡數據既復雜又具有挑戰性。 為了有效地處理圖形數據，第一個關鍵挑戰是網絡數據表示，即如何正確表示網絡，以便可以在時間和空間上高效執行高級分析任務，例如模式發現，分析和預測。 在本次演講中，我將介紹網絡嵌入和GCN的最新趨勢和成就，包括解散的GCN，反攻擊GCN以及用于網絡嵌入的自動機器學習。

邀請嘉賓： 崔鵬 清華大學計算機系長聘副教授，博士生導師。研究興趣聚焦于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頂級會議發表論文100余篇，先后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。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。

題目主題： Dual Learning for Machine Learning

簡介：

許多AI任務以雙重形式出現，例如英語法語翻譯與法語英語翻譯，語音識別與語音合成，問題解答與問題生成，圖像分類與圖像生成。雖然結構對偶性在AI中很常見，但大多數學習算法并未在學習/推理中利用它。雙重學習是一種新的學習框架，它利用AI任務的原始-雙重結構來獲取有效的反饋或正則化信號，從而增強學習/推理過程。雙重學習已在不同的學習環境中進行了研究，并應用于不同的應用程序。 在本教程中，我們將對雙重學習進行介紹，它由三部分組成。在第一部分中，我們將介紹雙重半監督學習，并展示如何有效地一起利用標記和未標記的數據。我們將從神經機器翻譯開始，然后轉移到其他應用程序。在第二部分中，我們介紹了雙重無監督學習，其中的培訓是完全無監督的。我們介紹了無監督機器翻譯和無監督圖像翻譯。最后，我們介紹了雙重監督學習及其以外的內容，其中包括雙重監督學習，雙重推理和雙重對抗性學習。在本教程的最后，我們提出了雙重學習的幾個未來方向。

作者介紹：

Tao Qin博士是Microsoft Research Asia機器學習小組的高級首席研究經理。 他的研究興趣包括機器學習（側重于深度學習和強化學習），人工智能（對語言理解和計算機視覺的應用），游戲理論和多主體系統（對云計算，在線和移動廣告的應用， 電子商務），信息檢索和計算廣告。 他擁有清華大學的博士學位和學士學位。 他是ACM和IEEE的高級會員，也是中國科學技術大學的兼職教授（博士生導師）。

大綱：

• 動機與介紹
• 雙重半監督學習
• 雙重無監督學習
• 雙重監督學習
• 總結與展望

題目： Never-Ending Learning

簡介：

今天的機器學習方法與人類終身學習能力之間存在著明顯的差異。人類學習許多不同的功能和技能，從多年來獲得的不同經驗，從一個階段的課程中，他們首先學習更容易的任務，然后更困難的任務，保留所學的知識和技能，在隨后的學習中使用，使它更容易或更有效。此外，人類會對自己不斷進化的技能進行自我反思，隨著時間的推移選擇新的學習任務，相互教導，學習新的表現形式，閱讀書籍，討論相互競爭的假設等等。本教程將重點討論如何設計具有類似功能的機器學習智能體，包括強化學習和其他智能體學習體系結構、遷移和多任務學習、表示學習、平攤學習、自然語言教學和演示學習、實驗學習等主題的研究。

邀請嘉賓：

Tom M. Mitchell是卡內基梅隆大學(Carnegie Mellon University)計算機科學學院(School of Computer Science)臨時院長。Mitchell從事機器學習工作多年，與Jaime Carbonell和Ryszard Michalski共同創辦了ICML會議。最近，他指導了一個名為“永無止境的語言學習”(NELL)的項目，該項目持續運作了8年多，為如何構建學習系統提供了一個案例研究。Mitchell是美國國家工程學院的成員，美國藝術與科學學院的成員以及人工智能發展協會(AAAI)的前會長和研究員。

Partha Talukdar是班加羅爾的印度科學研究所(IISc)計算和數據科學(CDS)系的一名教員。他還是企業知識圖譜公司KENOME的創始人，該公司的使命是幫助企業理解大數據。在此之前，Partha是卡內基梅隆大學機器學習系的博士后，與Tom Mitchell一起參與了NELL項目。Partha在賓夕法尼亞大學獲得CIS博士學位(2010)，Partha對機器學習、自然語言處理和認知神經科學有廣泛的興趣，尤其對大規模學習和推理感興趣。Partha是IBM教員獎、谷歌重點研究獎和埃森哲開放創新獎的獲得者。他與人合著了一本由Morgan Claypool出版社出版的關于基于圖形的半監督學習的書。