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題目：

Con?dence-Aware Learning for Deep Neural Networks

簡介：

盡管深度神經網絡可以執行多種任務，但過分一致的預測問題限制了它們在許多安全關鍵型應用中的實際應用。已經提出了許多新的工作來減輕這個問題，但是大多數工作需要在訓練和/或推理階段增加計算成本，或者需要定制的體系結構來分別輸出置信估計。在本文中，我們提出了一種使用新的損失函數訓練深度神經網絡的方法，稱為正確排名損失，該方法將類別概率顯式規范化，以便根據依據的有序等級更好地進行置信估計。所提出的方法易于實現，并且無需進行任何修改即可應用于現有體系結構。而且，它的訓練計算成本幾乎與傳統的深度分類器相同，并且通過一次推斷就可以輸出可靠的預測。在分類基準數據集上的大量實驗結果表明，所提出的方法有助于網絡產生排列良好的置信度估計。我們還證明，它對于與置信估計，分布外檢測和主動學習密切相關的任務十分有效。

主題： TOPOLOGY OF DEEP NEURAL NETWORKS

摘要： 我們研究數據集M=Ma∪Mb?Rd的拓撲結構如何表示二進制分類問題中的兩個類別a和b，如何通過經過良好訓練的神經網絡的層而發生變化，即在訓練集和接近零的泛化誤差（≈0.01％）。目的是揭示深層神經網絡的兩個奧秘：（i）像ReLU這樣的非平滑激活函數要優于像雙曲正切這樣的平滑函數； （ii）成功的神經網絡架構依賴于多層結構，即使淺層網絡可以很好地近似任意函數。我們對大量點云數據集的持久同源性進行了廣泛的實驗，無論是真實的還是模擬的。結果一致地證明了以下幾點：（1）神經網絡通過更改拓撲結構來運行，將拓撲復雜的數據集在穿過各層時轉換為拓撲簡單的數據集。無論M的拓撲多么復雜，當通過訓練有素的神經網絡f：Rd→Rp時，Ma和Mb的貝蒂數都會大大減少；實際上，它們幾乎總是減小到可能的最低值：對于k≥1和β0（f（Mi））= 1，i = a，b，βk（f（Mi））= 0。此外，（2）ReLU激活的Betti數減少比雙曲線切線激活快得多，因為前者定義了改變拓撲的非同胚映射，而后者定義了保留拓撲的同胚映射。最后，（3）淺層和深層網絡以不同的方式轉換數據集-淺層網絡主要通過更改幾何結構并僅在其最終層中更改拓撲來運行，而深層網絡則將拓撲變化更均勻地分布在所有層中。

題目

Facebook-利用神經網絡求解高等數學方程, Using neural networks to solve advanced mathematics equations

關鍵字

深度學習，方程求解，神經網絡，Facebook AI

簡介

Facebook AI建立了第一個可以使用符號推理解決高級數學方程的AI系統。通過開發一種將復雜的數學表達式表示為一種語言的新方法，然后將解決方案視為序列到序列神經網絡的翻譯問題，我們構建了一個在解決集成問題以及首次和首次求解方面都優于傳統計算系統的系統，二階微分方程。

以前，這類問題被認為是深度學習模型無法實現的，因為求解復雜的方程式需要精度而不是近似值。神經網絡擅長近似學習，例如認識到像素的特定模式很可能是狗的圖像，或者一種語言的句子特征與另一種語言的句子特征匹配。解決復雜的方程式還需要具有處理符號數據的能力，例如公式b-4ac = 7中的字母。此類變量不能直接相加，相乘或相除，僅使用傳統的模式匹配或統計分析，神經網絡僅限于極其簡單的數學問題。

我們的解決方案是一種全新的方法，可將復雜的方程式視為語言中的句子。這使我們能夠在神經機器翻譯（NMT），訓練模型中充分利用成熟的技術，從而將問題從本質上轉化為解決方案。要實施此方法，需要開發一種將現有數學表達式分解為類似于語言的語法的方法，并生成包含超過100M個配對方程式和解的大規模訓練數據集。

當出現數千個看不見的表達式時（方程式不是其訓練數據的一部分），我們的模型比傳統的基于代數的方程式求解軟件（例如Maple，Mathematica和Matlab）以更快的速度和更高的準確度運行。這項工作不僅證明了深度學習可以用于符號推理，而且還表明神經網絡有潛力解決各種各樣的任務，包括通常與模式識別不相關的任務。我們正在分享有關我們的方法的詳細信息，以及可以幫助其他人生成相似訓練集的方法。

出處

Facebook AI

簡介： 主導圖神經網絡（GNN）完全依賴圖連接，已經存在幾個嚴重的性能問題，例如，過度平滑問題。此外，由于內存限制了節點之間的批處理，因此固定連接的特性會阻止圖形內的并行化，這對于大型數據輸入至關重要。在本文中，引入一種新的圖神經網絡，即GRAPH-BERT（基于圖的BERT），該網絡僅基于注意力機制而無需任何圖卷積或聚合算法。本文在局部上下文中使用采樣的無連接子圖訓練GRAPH-BERT。此外，如果有任何監督的標簽信息或某些面向應用的目標，則可以使用其他最新的輸出層對預訓練的GRAPH-BERT模型進行微調。我們已經在多個基準圖數據集上測試了GRAPH-BERT的有效性。在預訓練的GRAPH-BERT具有節點屬性重構和結構恢復任務的基礎上，我們進一步針對節點分類和圖聚類任務進一步調整GRAPH-BERT。

簡介：

在這本書中，從機器學習基礎開始，然后繼續學習神經網絡，深度學習，然后是卷積神經網絡。在基礎和應用的混合，在MATLAB深度學習這本書中使用MATLAB作為基礎編程語言和工具進行案例研究。

有了這本書，你將能夠解決當今現實世界中的一些大數據、智能機器人和其它復雜的數據問題。您將看到，對于現代智能數據分析和使用來說，深度學習是機器學習中多么復雜和智能的一個方面。

你將學習

• 使用MATLAB進行深度學習
• 發現神經網絡和多層神經網絡
• 處理卷積和池化層
• 使用這些層構建一個MNIST示例

作者：

Phil Kim博士是一位經驗豐富的MATLAB程序員。他還研究來自人工智能的大型數據集的算法以及機器學習。他曾在韓國航空航天研究所擔任高級研究員。在那里，他的主要任務是開發無人駕駛飛行器的自主飛行算法和機載軟件。在攻讀博士期間，他開發了一個名為“Clickey”的屏幕鍵盤程序。

簡介： 人們在閱讀文章時，可以識別關鍵思想，作出總結，并建立文章中的聯系以及對其他需要理解的內容等方面都做得很出色。深度學習的最新進展使計算機系統可以實現類似的功能。用于自然語言處理的深度學習可教您將深度學習方法應用于自然語言處理（NLP），以有效地解釋和使用文章。在這本書中，NLP專家Stephan Raaijmakers提煉了他對這個快速發展的領域中最新技術發展的研究。通過詳細的說明和豐富的代碼示例，您將探索最具挑戰性的NLP問題，并學習如何通過深度學習解決它們！

自然語言處理是教計算機解釋和處理人類語言的科學。最近，隨著深度學習的應用，NLP技術已躍升至令人興奮的新水平。這些突破包括模式識別，從上下文中進行推斷以及確定情感語調，從根本上改善了現代日常便利性，例如網絡搜索，以及與語音助手的交互。他們也在改變商業世界！

目錄：

• NLP和深度學習概述
• 文本表示
• 詞嵌入
• 文本相似性模型
• 序列NLP
• 語義角色標簽
• 基于深度記憶的NLP
• 語言結構
• 深度NLP的超參數

1深度NLP學習

• 1.1概述
• 1.2面向NLP的機器學習方法
• 1.2.1感知機
• 1.2.2 支持向量機
• 1.2.3基于記憶的學習
• 1.3深度學習
• 1.4語言的向量表示
• 1.4.1表示向量
• 1.4.2運算向量
• 1.5工具
• 1.5.1哈希技巧
• 1.5.2向量歸一化
• 1.6總結

2 深度學習和語言：基礎知識

• 2.1深度學習的基本構架
• 2.1.1多層感知機
• 2.1.2基本運算符：空間和時間
• 2.2深度學習和NLP
• 2.3總結

3文字嵌入

• 3.1嵌入
• 3.1.1手工嵌入
• 3.1.2學習嵌入
• 3.2word2vec
• 3.3doc2vec
• 3.4總結

4文字相似度

• 4.1問題
• 4.2數據
• 4.2.1作者歸屬和驗證數據
• 4.3數據表示
• 4.3.1分割文件
• 4.3.2字的信息
• 4.3.3子字集信息
• 4.4相似度測量模型
• 4.5.1多層感知機
• 4.5.2CNN
• 4.6總結

5序列NLP和記憶

• 5.1記憶和語言
• 5.1.1問答
• 5.2數據和數據處理
• 5.3序列模型的問答
• 5.3.1用于問答的RNN
• 5.3.2用于問答的LSTM
• 5.3.3問答的端到端存儲網絡
• 5.4總結

6NLP的6種情景記憶

• 6.1序列NLP的記憶網絡
• 6.2數據與數據處理
• 6.2.1PP附件數據
• 6.2.2荷蘭小數據
• 6.2.3西班牙語詞性數據
• 6.3監督存儲網絡
• 6.3.1PP連接
• 6.3.2荷蘭小商品
• 6.3.3西班牙語詞性標記
• 6.4半監督存儲網絡
• 6.5半監督存儲網絡：實驗和結果
• 6.6小結
• 6.7代碼和數據

7注意力機制

• 7.1神經注意力機制
• 7.2數據
• 7.3靜態注意力機制：MLP
• 7.4暫態注意力機制：LSTM
• 7.4.1實驗
• 7.5小結

8多任務學習

• 8.1簡介
• 8.2數據
• 8.3.1數據處理
• 8.3.2硬參數共享
• 8.3.3軟參數共享
• 8.3.4混合參數共享
• 8.4主題分類
• 8.4.1數據處理
• 8.4.2硬參數共享
• 8.4.3軟參數共享
• 8.4.4混合參數共享
• 8.5詞性和命名實體識別數據
• 8.5.1數據處理
• 8.5.2硬參數共享
• 8.5.3軟參數共享
• 8.5.4混合參數共享
• 8.6結論

附錄

附錄A：NLP

附錄B：矩陣代數

附錄C：超參數估計和分類器性能評估

題目： Deep Learning for Symbolic Mathematics

摘要：

傳統的機器學習反對統計學習的基于規則的推理，而神經網絡顯然站在統計一邊。它們已被證明在統計模式識別方面非常有效，現在在計算機視覺、語音識別、自然語言處理(NLP)等一系列問題上取得了最先進的性能。然而，神經網絡在符號計算方面的成功仍然非常有限:將符號推理與連續表示相結合是目前機器學習的挑戰之一。神經網絡在解決統計或近似問題方面比在計算處理符號數據方面有更好的聲譽。在這篇論文中，我們證明了它們在數學中更復雜的任務，如符號積分和解微分方程，可以表現出驚人的能力。我們提出了一種表示數學問題的語法和生成大型數據集的方法，這些數據集可用于訓練序列到序列模型。我們取得的結果超過商業計算機代數系統，如Matlab或Mathematica。

作者簡介：

Fran?ois Charton是Facebook人工智能研究訪問企業家，研究領域是機器學習和因果關系，數學、計算機科學和媒體。

主題： Mathematics of Deep Learning

摘要： 本教程將介紹一些深神經網絡的理論結果，其目的是為屬性提供數學證明，如逼近能力、收斂性、全局最優性、不變性、學習表征的穩定性、泛化誤差等。討論了該理論在神經網絡訓練中的應用。本教程將從90年代早期的神經網絡理論（包括著名的Hornik等人的研究成果）開始。還有Cybenko）。接下來，我們將討論過去五年中為深度學習而建立的最新理論成果。文中還將討論該理論所遵循的實際考慮。

邀請嘉賓： Raja Giryes，是特拉維夫大學電氣工程學院的助理教授。他獲得了海拉以色列理工學院計算機科學系理學學士（2007）、理學碩士（M.Elad教授和Y.C.Eldar教授監督，2009）和博士（M.Elad教授監督，2014）學位。Raja是Technion（2013年11月至2014年7月）計算機科學系和杜克大學G.Sapiro教授實驗室（2014年7月和2015年8月）的博士后。他的研究興趣在于信號和圖像處理與機器學習的交叉點，特別是在深度學習、反問題、稀疏表示和信號和圖像建模方面。Raja獲得了EURASIP最佳博士獎、ERC StG獎、Maof優秀青年教師獎（2016-2019）、VATAT優秀博士后獎學金（2014-2015）、英特爾研究與卓越獎（2005、2013），德克薩斯儀器公司（2008）頒發的信號處理卓越獎（ESPA），是Azrieli研究員計劃（2010-2013）的一部分。

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主題：Deep Learning for Graphs: Models and Applications

摘要：圖提供了多種類型的數據的通用表示，而深度學習在表示學習方面顯示了巨大的能力。因此，用圖連接深度學習提供了機會，使各種現實世界問題的通用解決方案成為可能。然而，傳統的深度學習技術對常規網格數據(如圖像和序列)具有破壞性，因此不能直接應用于圖結構數據。因此，將這兩個領域結合起來面臨著巨大的挑戰。在本教程中，我將全面概述圖深度學習的最新進展，包括模型和應用。特別地，我將介紹一些基本概念，回顧最先進算法，并舉例說明各種重要的應用。最后，我將通過討論開放問題和挑戰來總結本教程。

嘉賓簡介：唐繼良（Jiang Tang）自2016年秋季@起擔任密歇根州立大學計算機科學與工程系的助理教授。在此之前，他是Yahoo Research的研究科學家，并于2015年從亞利桑那州立大學獲得博士學位。他的研究興趣包括社交計算，數據挖掘和機器學習及其在教育中的應用。他曾獲得2019年NSF職業獎，2015年KDD最佳論文亞軍和6項最佳論文獎，包括WSDM2018和KDD2016。他是會議組織者（例如KDD，WSDM和SDM）和期刊編輯（例如TKDD）。他的研究成果發表在高排名的期刊和頂級會議論文集上，獲得了數千篇引文（Google學術搜索）和廣泛的媒體報道。

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