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題目： Online Deep Clustering for Unsupervised Representation Learning

摘要：

聯合聚類和特征學習方法在無監督表示學習中表現出了顯著的效果。但是，特征聚類和網絡參數更新訓練計劃的交替導致視覺表征學習的不穩定。為了克服這個挑戰，我們提出在線深度集群(ODC)，它可以同時執行集群和網絡更新，而不是交替進行。關鍵見解是，聚類中心應該穩步發展，以保持分類器的穩定更新。具體來說，設計和維護了兩個動態內存模塊，即樣本記憶用于存儲樣本標簽和特征，中心記憶用于中心進化。我們將全局聚類分解為穩定的內存更新和成批的標簽重新分配。該過程被集成到網絡更新迭代中。通過這種方式，標簽和網絡齊頭并進，而不是交替發展。大量的實驗表明，ODC能夠穩定訓練過程，有效地提高訓練性能。

題目： Stochastic Graph Neural Networks

簡介：

圖神經網絡（GNN）對圖數據中的非線性表示進行建模，并在分布式智能體協調，控制和規劃等方面進行了應用。當前的GNN架構假設理想情況，并且忽略由于環境，人為因素或外部攻擊而發生的波動。在這些情況下，如果未考慮拓撲隨機性，則GNN無法解決其分布式任務。為了克服這個問題，我們提出了隨機圖神經網絡（SGNN）模型：一種GNN，其中分布式圖卷積模塊解決了隨機網絡的變化。由于隨機性引入了新的學習范式，因此我們對SGNN輸出方差進行統計分析，以識別學習濾波器為實現向擾動場景的魯棒轉移而應滿足的條件，最終揭示隨機鏈路損耗的顯式影響。我們進一步為SGNN開發了基于隨機梯度下降（SGD）的學習過程，并推導了學習速率收斂的條件，在該條件下該學習過程收斂于平穩點。數值結果證實了我們的理論研究，并將SGNN魯棒與傳統GNN的優勢進行了比較，后者在學習過程中忽略了圖形擾動。

本文介紹了一階優化方法及其在機器學習中的應用。這不是一門關于機器學習的課程(特別是它不涉及建模和統計方面的考慮)，它側重于使用和分析可以擴展到具有大量參數的大型數據集和模型的廉價方法。這些方法都是圍繞“梯度下降”的概念而變化的，因此梯度的計算起著主要的作用。本課程包括最優化問題的基本理論性質(特別是凸分析和一階微分學)、梯度下降法、隨機梯度法、自動微分、淺層和深層網絡。

元學習利用相關的源任務來學習初始化，可以通過有限的標記示例將初始化快速調整到目標任務。然而，許多流行的元學習算法，如模型無關元學習(MAML)，都只假設可以訪問目標樣本進行微調。在這項工作中，我們提供了一個通用的元學習框架，該框架基于對不同源任務的損失進行加權，其中的權重允許依賴于目標樣本。在這個一般的設置中，我們提供了基于積分概率度量(IPM)和Rademacher復雜性的源任務加權經驗風險和預期目標風險之間距離的上限，該上限適用于包括MAML和加權MAML變體在內的許多元學習設置。然后開發一個基于最小化誤差學習算法對實證IPM,包括α-MAML加權MAML算法。最后，我們實證地證明了我們的加權元學習算法能夠比單加權元學習算法(如MAML)找到更好的初始化。

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： A Loss-Function for Causal Machine-Learning

摘要：

因果機器學習是關于預測處理的凈效果(真實提升)。根據治療組和對照組的數據，它類似于一個標準的監督學習問題。不幸的是，由于數據中缺少點對點的真值，所以沒有類似定義良好的丟失函數。由于這種損失函數的缺失，許多現代機器學習的進步并不是直接適用的。我們提出了一種定義損失函數的新方法，它等于標準回歸問題中的均方誤差。我們的損失函數是普遍適用的，因此提供了一個通用的標準來評估任何模型/策略的質量，預測真實上升。我們證明，盡管它的定義很新穎，人們仍然可以直接對這個損失函數進行梯度下降來找到最合適的。這導致了一種新的方法來訓練任何基于參數的模型，例如深度神經網絡，來解決因果機器學習問題，而不需要通過元學習者策略。

課程題目

在線變分推斷：A Regret Bound for Online Variational Inference

課程介紹

本課程重點講述了在線變分推理在機器學習的強大之處，提出了一種近似后驗的快速算法，將應用它在CIFAR-10、ImageNet上訓練深層神經網絡，改進不確定度量化。

課程作者

Badr-EddineChérief-Abdellatif，

Pierre Alquier，RIKEN高級情報中心項目貝葉斯近似推理小組研究員。

Emtiyaz Khan，東京RIKEN 高級智能項目（AIP）中心的團隊負責人，東京農業科技大學（TUAT）電子工程系的客座教授。

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。