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本文針對圖上的異常檢測代表性論文做了講解。

【導讀】每年，CIFAR深度學習+強化學習(DLRL)暑期學校都會聚集研究生、博士后和專業人士，涵蓋深度學習和強化學習的基礎研究、新進展和現實應用。2021年DLRL暑期學校將于2021年7月26日至31日舉行。這所學校由CIFAR主辦，與我們的三個國家人工智能研究所合作:埃德蒙頓的Amii、蒙特利爾的Mila和多倫多的Vector研究所。

來自Google研究院Balaji Lakshminarayanan講述了《深度學習不確定》的報告，值得關注！

對深度學習中的不確定性進行量化是一個具有挑戰性且尚未解決的問題。預測的不確定性估計對于知道何時信任模型的預測是很重要的，特別是在實際應用中，在實際應用中，訓練和測試分布可能是非常不同的。報告的第一部分將集中于檢測分布外輸入(OOD)。深度生成模型被認為對OOD輸入更魯棒，但我將給出反例，其中生成模型可以為OOD輸入分配比訓練數據更高的可能性。具體來說，我們發現，在一個數據集(如CIFAR-10)上訓練的深度生成模型的模型密度賦予來自另一個數據集(如SVHN)的OOD輸入更高的可能性。我將討論一些最近的后續工作，其中我們將進一步詳細研究這些失效模式，并提出解決方案。演講的第二部分將集中討論判別模型的預測不確定性估計。我將討論我們在數據集漂移下校準的大規模基準研究的結果，并介紹我們在推進漂移校準的最先進一些工作。

Balaji Lakshminarayanan目前是谷歌Brain的研究人員。他最近的研究集中在概率深度學習，特別是不確定性估計，非分布魯棒性和深度生成模型。

//www.gatsby.ucl.ac.uk/~balaji/

來自Google研究科學家Mathieu Blondel的《梯度下降》教程，

最新深度學習對抗魯棒性教程

• 深度學習基礎 Deep learning essentials
• 對抗擾動 Introduction to adversarial perturbations
  • Simple Projected Gradient Descent-based attacks
  • Targeted Projected Gradient Descent-based attacks
  • Fast Gradient Sign Method (FGSM) attacks
  • Natural [8]
  • Synthetic [1, 2]
• Optimizer susceptibility w.r.t to different attacks 優化器對不同攻擊的敏感性w.r.
• 對抗學習 Adversarial learning
  • Training on a dataset perturbed with FGSM
  • Training with Neural Structured Learning [3]
• Improving adversarial performance with EfficientNet [4] and its variants like Noisy Student Training [5] and AdvProp [6]

//github.com/dipanjanS/adversarial-learning-robustness

一份來自FarizDarari的簡明教程

【導讀】慕尼黑大學開設的《高級深度學習》技術課程，重點介紹計算機視覺的前沿深度學習技術。最新一期介紹了《生成式對抗網絡》進展，講述了GAN的知識體系，值得關注。

【導讀】一份簡明博弈論教程

【導讀】來自Fariz Darari博士的一份簡明《神經網絡與深度學習》的講義，64頁ppt，可以學習。