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機器學習暑期學校(MLSS)系列開始于2002年，致力于傳播統計機器學習和推理的現代方法。今年因新冠疫情在線舉行，從6月28號到7月10號講述了眾多機器學習主題。本文推薦來自牛津大學Yee Whye Teh教授講述《元學習》，165頁ppt系統性講述了元學習基礎知識和最新進展，非常干貨。

地址： //mlss.tuebingen.mpg.de/2020/schedule.html

作者介紹

Yee Whye Teh是牛津大學統計學系的統計機器學習教授，也是DeepMind研究人工智能的科學家。他在多倫多大學(Geoffrey E. Hinton教授)獲得博士學位，并在加州大學伯克利分校(Michael I. Jordan教授)和新加坡國立大學(Lee Kuan Yew博士后研究員)從事博士后工作。在進入牛津大學和DeepMind之前，他是一名講師，后來在倫敦大學學院(UCL)蓋茨比計算神經科學單元(Gatsby computing Neuroscience Unit)擔任讀者。他計劃聯合主席(Michael Titterington教授)人工智能國際會議和統計(AISTATS) 2010年,項目主持國際會議(Precup試圖教授)在2017年機器學習(ICML),和am /貝葉斯分析的副主編,IEEE模式分析與機器智能,機器學習日報,統計科學,英國皇家統計學會期刊B輯和機器學習研究期刊。他曾多次擔任NIPS、ICML和AISTATS的區域主席。他的研究興趣橫跨機器學習和計算統計學，包括概率方法、貝葉斯非參數學和深度學習。他開發了新穎的模型以及高效的推理和學習算法。

本課程從數據科學的角度介紹概率論與統計的基本概念。目的是熟悉在數據分析中廣泛使用的概率模型和統計方法。

//cims.nyu.edu/~cfgranda/pages/DSGA1002_fall17/index.html

有噪聲矩陣補全的目的是估計一個低秩矩陣只給出部分和損壞的項。盡管在設計有效的估計算法方面取得了實質性的進展，但如何評估所獲得估計的不確定性以及如何對未知矩陣執行統計推斷(例如，為一個未見的條目構造一個有效的和短的置信區間)仍在很大程度上不清楚。這篇報告向有噪聲矩陣補全的推理和不確定性量化邁出了一步。我們開發了一個簡單的方法來補償廣泛使用的凸估計量和非凸估計量的偏差。所得到的去偏估計量承認了近乎精確的非漸近分布特征，這進而使得諸如缺失項和低秩因子的置信區間/區域的最優構造成為可能。我們的推理過程不依賴于樣本分裂，從而避免了數據效率的不必要損失。作為一個副產品，我們得到了對我們的去偏估計的估計精度的一個清晰的表征，據我們所知，這是第一個可證明實現完全統計效率(包括前置常數)的可控算法。本文的分析建立在凸和非凸優化之間的密切聯系上。

凸優化作為一個數學問題已經被研究了一個多世紀，并在許多應用領域的實踐中應用了大約半個世紀，包括控制、金融、信號處理、數據挖掘和機器學習。本文主要研究凸優化的幾個問題，以及機器學習的具體應用。

摘要：

本文將優化描述為一個過程。在許多實際應用中，環境是如此復雜，以致于無法制定一個全面的理論模型，并使用經典算法理論和數學優化。采取一種穩健的方法是必要的，也是有益的，方法是應用一種不斷學習的優化方法，在觀察到問題的更多方面時從經驗中學習。這種將優化視為一個過程的觀點在各個領域都很突出，并在建模和系統方面取得了一些驚人的成功，現在它們已經成為我們日常生活的一部分。

作者介紹：

Elad Hazan是普林斯頓大學計算機科學教授。他于2015年從Technion畢業，當時他是該校運籌學副教授。他的研究重點是機器學習和優化的基本問題的算法設計和分析。他的貢獻包括合作開發用于訓練學習機器的AdaGrad算法，以及第一個用于凸優化的次線性時間算法。他曾(兩次)獲得2012年IBM Goldberg最佳論文獎，以表彰他對機器學習的次線性時間算法的貢獻。2008年，他還獲得了歐洲研究理事會(European Research Council)的一筆撥款、瑪麗?居里(Marie Curie)獎學金和谷歌研究獎(兩次)。他是計算學習協會的指導委員會成員，并擔任COLT 2015的項目主席。

//www.cs.princeton.edu/~ehazan/

報告主題： On Statistical Thinking in Deep Learning

報告簡介：

在過去的二十年形成了一系列成功的機器學習方法，影響了許多這個領域研究人員的思維，而深度學習的興起徹底改變了這個領域。在這次演講中，將探討深度學習中的統計思維，統計思維如何幫助我們理解深度學習方法或者引導我們開發出有趣的新方法，或者深度學習技術如何幫助我們開發先進的統計方法。

嘉賓介紹：

Yee Whye Teh是牛津大學統計學教授，他于2003年獲得多倫多大學計算機博士學位，師從Geroffery Hinton。獲得多倫多大學的博士學位，鄭懷宇在美國加州大學伯克利分校和新加坡國立大學從事博士后工作，研究方向是機器學習和計算統計學，特別是圖形模型、貝葉斯非參數和表征學習。他還多次擔任NIPS、ICML和AISTATS的領域主席（area chair）。

報告摘要： 構建統計機器學習方法進行圖上預測是很多應用的基礎問題，例如知識圖譜的半監督節點分類和鏈接預測。傳統的統計關聯學習方法和近年來發展起來的圖神經網絡都對這類問題進行了廣泛的研究。在這次演講中，將介紹結合這兩個領域的優勢來進行圖預測和推理所做的努力。以及結合條件隨機域和semi-supervised節點的神經網絡分類(圖馬爾可夫神經網絡,ICML 19)和最近的研究在結合馬爾可夫邏輯網絡和知識圖譜嵌入(概率邏輯神經網絡)的推理。

在這次報告中，作者將介紹今年的ICML2019論文(GMNN: Graph Markov Neural Networks)。研究了關系數據中的半監督對象分類問題，這是關系數據建模中的一個基本問題。這個問題在統計相關學習(如關聯馬爾科夫網絡)和圖神經網絡(如圖卷積網絡)的文獻中得到了廣泛的研究。統計相關學習方法可以通過條件隨機域對對象標簽的依賴關系進行有效的建模，實現集體分類，而圖神經網絡則通過端到端訓練來學習有效的對象表示，實現分類。在這篇論文中，他們提出了結合這兩個領域的優勢的圖馬爾可夫神經網絡(GMNN)。GMNN利用條件隨機場對目標標簽的聯合分布進行建模，利用變分EM算法對其進行有效訓練。 在E-step中，一個圖神經網絡學習有效的對象表示來近似對象標簽的后驗分布。 在M -步驟中，使用另一個圖神經網絡對局部標簽依賴關系進行建模 。在目標分類、鏈路分類和無監督節點表示學習等方面的實驗表明，該算法取得了較好的效果。

嘉賓介紹： 唐建博士自2017年12月起擔任Mila(魁北克AI研究所)和HEC Montreal的助理教授。他是加拿大CIFAR第一批人工智能主席(CIFAR AI Research Chair)。他的研究方向是深度圖表示學習，在知識圖譜、藥物發現和推薦系統等領域有著廣泛的應用。他是密歇根大學和卡內基梅隆大學的研究員。他在北京大學獲得博士學位，并在密歇根大學做了兩年的訪問學者。他在微軟亞洲研究院做了兩年的研究員。他在圖表示學習(如LINE、LargeVis和RotatE)方面的工作得到了廣泛的認可。他獲得了ICML ' 14的最佳論文獎和WWW ' 16的最佳論文提名。個人主頁

報告部分綱要：

• 圖結構數據
• 關聯預測與推理
• 統計關聯學習
• 圖表示學習
• 知識圖譜
• 馬爾科夫邏輯網絡