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本書介紹了自由軟件Python及其在統計數據分析中的應用。它涵蓋了連續、離散和分類數據的常見統計測試，以及線性回歸分析和生存分析和貝葉斯統計的主題。每個測試的Python解決方案的工作代碼和數據，以及易于遵循的Python示例，可以被讀者復制，并加強他們對主題的直接理解。隨著Python生態系統的最新進展，Python已經成為科學計算的一種流行語言，為統計數據分析提供了一個強大的環境，并且是R的一個有趣的替代選擇。本書面向碩士和博士學生，主要來自生命和醫學科學，具有統計學的基本知識。由于該書還提供了一些統計方面的背景知識，因此任何想要執行統計數據分析的人都可以使用這本書。

深度學習在許多領域已經取得了顯著的成果。現在它在科學領域掀起了波瀾尤其是在生命科學領域。這本實用的書教導了開發人員和科學家如何將深度學習用于基因組學、化學、生物物理學、顯微學、醫學分析和其他領域。

理想的實踐開發人員和科學家準備將他們的技能應用于科學應用，如生物學，遺傳學，和藥物的發現，這本書介紹了幾個深度網絡原語。您將跟隨一個案例研究，研究如何設計將物理、化學、生物學和醫學結合在一起的新療法——這個例子代表了科學界最大的挑戰之一。

學習在分子數據上執行機器學習的基礎知識

• 理解為什么深度學習是遺傳學和基因組學的強大工具
• 應用深度學習來理解生物物理系統
• 簡單介紹一下DeepChem的機器學習
• 使用深度學習來分析微觀圖像
• 使用深度學習技術分析醫學掃描
• 了解變分自編碼器和生成對抗網絡
• 解釋你的模型在做什么以及它是如何工作的

自然語言處理(NLP)幫助智能機器更好地理解人類語言，實現基于語言的人機交流。計算能力的最新發展和大量語言數據的出現，增加了使用數據驅動方法自動進行語義分析的需求。由于深度學習方法在計算機視覺、自動語音識別，特別是NLP等領域的應用取得了顯著的進步，數據驅動策略的應用已經非常普遍。本調查對得益于深度學習的NLP的不同方面和應用進行了分類和討論。它涵蓋了核心的NLP任務和應用，并描述了深度學習方法和模型如何推進這些領域。我們進一步分析和比較不同的方法和最先進的模型。

最近數據采集工具的技術進步使生命科學家能夠從不同的生物應用領域獲取多模式數據。大致分為三種類型（即序列，圖像和信號），這些數據數量巨大且性質復雜。挖掘如此大量的數據用于模式識別是一項巨大的挑戰，需要復雜的數據密集型機器學習技術。基于人工神經網絡的學習系統以其模式識別能力而聞名，最近它們的深度架構-稱為深度學習（DL）-已成功應用于解決許多復雜的模式識別問題。本文調研了DL在識別生物數據模式中的作用，提供了-DL在生物序列，圖像和信號數據中的應用；這些數據的開放獲取源的概述；適用于這些數據的開源DL工具的描述；并從定性和定量的角度比較這些工具。最后，它概述了挖掘生物數據的一些開放式研究挑戰，并提出了一些可能的未來前景。

【導讀】辭九迎零，我們迎來2020，到下一個十年。在2019年機器學習領域繼續快速發展，元學習、遷移學習、小樣本學習、深度學習理論等取得很多進展。在此，專知小編整理這一年這些研究熱點主題的綜述進展，共十篇，了解當下，方能向前。

1、A guide to deep learning in healthcare（醫療深度學習技術指南）

斯坦福&谷歌Jeff Dean最新Nature論文：醫療深度學習技術指南（29頁綜述）

Google 斯坦福 Nature Medicine

作者：Andre Esteva, Alexandre Robicquet, Bharath Ramsundar, Volodymyr Kuleshov, Mark DePristo, Katherine Chou, Claire Cui, Greg Corrado, Sebastian Thrun & Jeff Dean

摘要：我們介紹了醫療保健的深度學習技術，重點討論了計算機視覺、自然語言處理、強化學習和廣義方法的深度學習。我們將描述這些計算技術如何影響醫學的幾個關鍵領域，并探討如何構建端到端系統。我們對計算機視覺的討論主要集中在醫學成像上，我們描述了自然語言處理在電子健康記錄數據等領域的應用。同樣，在機器人輔助手術的背景下討論了強化學習，并綜述了基因組學的廣義深度學習方法。

網址：

//www.nature.com/articles/s41591-018-0316-z

2、Multimodal Machine Learning: A Survey and Taxonomy（多模態機器學習）

人工智能頂刊TPAMI2019最新《多模態機器學習綜述》

CMU TPAMI

作者：Tadas Baltru?aitis,Chaitanya Ahuja,Louis-Philippe Morency

摘要：我們對世界的體驗是多模態的 - 我們看到物體，聽到聲音，感覺質地，聞到異味和味道。情態是指某種事物發生或經歷的方式，并且當研究問題包括多種這樣的形式時，研究問題被描述為多模式。為了使人工智能在理解我們周圍的世界方面取得進展，它需要能夠將這種多模態信號一起解釋。多模態機器學習旨在構建可以處理和關聯來自多種模態的信息的模型。這是一個充滿活力的多學科領域，具有越來越重要的意義和非凡的潛力。本文不是關注特定的多模態應用，而是研究多模態機器學習本身的最新進展。我們超越了典型的早期和晚期融合分類，并確定了多模式機器學習所面臨的更廣泛的挑戰，即：表示，翻譯，對齊，融合和共同學習。這種新的分類法將使研究人員能夠更好地了解該領域的狀況，并確定未來研究的方向。

網址：

3、Few-shot Learning: A Survey（小樣本學習）

《小樣本學習(Few-shot learning)》最新41頁綜述論文，來自港科大和第四范式

香港科大 第四范式

作者：Yaqing Wang,Quanming Yao

摘要：“機器會思考嗎”和“機器能做人類做的事情嗎”是推動人工智能發展的任務。盡管最近的人工智能在許多數據密集型應用中取得了成功，但它仍然缺乏從有限的數據示例學習和對新任務的快速泛化的能力。為了解決這個問題，我們必須求助于機器學習，它支持人工智能的科學研究。特別地，在這種情況下，有一個機器學習問題稱為小樣本學習(Few-Shot Learning，FSL)。該方法利用先驗知識，可以快速地推廣到有限監督經驗的新任務中，通過推廣和類比，模擬人類從少數例子中獲取知識的能力。它被視為真正人工智能，是一種減少繁重的數據收集和計算成本高昂的培訓的方法，也是罕見案例學習有效方式。隨著FSL研究的廣泛開展，我們對其進行了全面的綜述。我們首先給出了FSL的正式定義。然后指出了FSL的核心問題，將問題從“如何解決FSL”轉變為“如何處理核心問題”。因此，從FSL誕生到最近發表的作品都被歸為一個統一的類別，并對不同類別的優缺點進行了深入的討論。最后，我們從問題設置、技術、應用和理論等方面展望了FSL未來可能的發展方向，希望為初學者和有經驗的研究者提供一些見解。

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4、meta Learning: A Survey（元學習）

元學習(Meta-Learning) 綜述及五篇頂會論文推薦

作者：Joaquin Vanschoren

摘要：元學習，或學習學習，是一門系統地觀察不同機器學習方法如何在廣泛的學習任務中執行的科學，然后從這種經驗或元數據中學習，以比其他方法更快的速度學習新任務。這不僅極大地加快和改進了機器學習管道或神經體系結構的設計，還允許我們用以數據驅動方式學習的新方法取代手工設計的算法。在本文中，我們將概述這一迷人且不斷發展的領域的最新進展。

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5、A Comprehensive Survey on Transfer Learning（遷移學習）

中科院發布最新遷移學習綜述論文，帶你全面了解40種遷移學習方法

作者：Fuzhen Zhuang, Zhiyuan Qi, Keyu Duan, Dongbo Xi, Yongchun Zhu, Hengshu Zhu, Senior Member, IEEE, Hui Xiong, Senior Member, IEEE, and Qing He

摘要：遷移學習的目的是通過遷移包含在不同但相關的源域中的知識來提高目標學習者在目標域上的學習表現。這樣，可以減少對大量目標域數據的依賴，以構建目標學習者。由于其廣泛的應用前景，遷移學習已經成為機器學習中一個熱門和有前途的領域。雖然已經有一些關于遷移學習的有價值的和令人印象深刻的綜述，但這些綜述介紹的方法相對孤立，缺乏遷移學習的最新進展。隨著遷移學習領域的迅速擴大，對相關研究進行全面的回顧既有必要也有挑戰。本文試圖將已有的遷移學習研究進行梳理使其系統化，并對遷移學習的機制和策略進行全面的歸納和解讀，幫助讀者更好地了解當前的研究現狀和思路。與以往的文章不同，本文從數據和模型的角度對40多種具有代表性的遷移學習方法進行了綜述。還簡要介紹了遷移學習的應用。為了展示不同遷移學習模型的性能，我們使用了20種有代表性的遷移學習模型進行實驗。這些模型是在三個不同的數據集上執行的，即Amazon Reviews，Reuters-21578和Office-31。實驗結果表明，在實際應用中選擇合適的遷移學習模型是非常重要的。。

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6、Multimodal Intelligence: Representation Learning, Information Fusion, and Applications（多模態智能論文綜述：表示學習，信息融合與應用） 【IEEE Fellow何曉東&鄧力】多模態智能論文綜述：表示學習，信息融合與應用，259篇文獻帶你了解AI熱點技術

京東

作者：Chao Zhang,Zichao Yang,Xiaodong He,Li Deng

【摘要】自2010年以來，深度學習已經使語音識別、圖像識別和自然語言處理發生了革命性的變化，每種方法在輸入信號中都只涉及一種模態。然而，人工智能的許多應用涉及到多種模態。因此，研究跨多種模態的建模和學習的更困難和更復雜的問題具有廣泛的意義。本文對多模態智能的模型和學習方法進行了技術綜述。視覺與自然語言的結合已成為計算機視覺和自然語言處理研究的一個重要領域。本文從學習多模態表示、多模態信號在不同層次上的融合以及多模態應用三個新角度對多模態深度學習的最新研究成果進行了綜合分析。在多模態表示學習中，我們回顧了嵌入的關鍵概念，將多模態信號統一到同一個向量空間中，從而實現了多模態信號的交叉處理。我們還回顧了許多類型的嵌入的性質，構造和學習的一般下游任務。在多模態融合方面，本文著重介紹了用于集成單模態信號表示的特殊結構。在應用方面，涵蓋了當前文獻中廣泛關注的選定領域，包括標題生成、文本到圖像生成和可視化問題回答。我們相信這項綜述可促進未來多模態智能的研究。

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7、Object Detection in 20 Years: A Survey（目標檢測）

密歇根大學40頁《20年目標檢測綜述》最新論文，帶你全面了解目標檢測方法

作者：Zhengxia Zou (1), Zhenwei Shi (2), Yuhong Guo (3 and 4), Jieping Ye

摘要：目標檢測作為計算機視覺中最基本、最具挑戰性的問題之一，近年來受到了廣泛的關注。它在過去二十年的發展可以說是計算機視覺歷史的縮影。如果我們把今天的目標檢測看作是深度學習力量下的一種技術美學，那么讓時光倒流20年，我們將見證冷兵器時代的智慧。本文從目標檢測技術發展的角度，對近四分之一世紀(20世紀90年代至2019年)的400余篇論文進行了廣泛的回顧。本文涵蓋了許多主題，包括歷史上的里程碑檢測器、檢測數據集、度量、檢測系統的基本構建模塊、加速技術以及最新的檢測方法。本文還綜述了行人檢測、人臉檢測、文本檢測等重要的檢測應用，并對其面臨的挑戰以及近年來的技術進步進行了深入分析。

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8、A Survey of Techniques for Constructing Chinese Knowledge Graphs and Their Applications（中文知識圖譜）

作者：Tianxing Wu, Guilin Qi ,*, Cheng Li and Meng Wang

摘要：隨著智能技術的不斷發展，作為人工智能支柱的知識圖譜以其強大的知識表示和推理能力受到了學術界和產業界的廣泛關注。近年來，知識圖譜在語義搜索、問答、知識管理等領域得到了廣泛的應用。構建中文知識圖譜的技術也在迅速發展，不同的中文知識圖譜以支持不同的應用。同時，我國在知識圖譜開發方面積累的經驗對非英語知識圖譜的開發也有很好的借鑒意義。本文旨在介紹中文知識圖譜的構建技術及其應用，然后介紹了典型的中文知識圖譜，此外我們介紹了構建中文知識圖譜的技術細節，并介紹了了中文知識圖譜的幾種應用。

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9、Advances and Open Problems in Federated Learning（聯邦學習）

【重磅】聯邦學習FL進展與開放問題萬字綜述論文，58位學者25家機構聯合出品，105頁pdf438篇文獻

摘要：聯邦學習(FL)是一種機器學習設置，在這種設置中，許多客戶(例如移動設備或整個組織)在中央服務器(例如服務提供商)的協調下協作地訓練模型，同時保持訓練數據分散。FL體現了集中數據收集和最小化的原則，可以減輕由于傳統的、集中的機器學習和數據科學方法所帶來的許多系統隱私風險和成本。在FL研究爆炸性增長的推動下，本文討論了近年來的進展，并提出了大量的開放問題和挑戰。

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10、Optimization for deep learning: theory and algorithms（深度學習優化理論算法）

【2019年末硬貨】深度學習的最優化:理論和算法綜述論文，60頁pdf257篇文獻

摘要：什么時候以及為什么能夠成功地訓練神經網絡?本文概述了神經網絡的優化算法和訓練理論。首先，我們討論了梯度爆炸/消失問題和更一般的不期望譜問題，然后討論了實際的解決方案，包括仔細的初始化和歸一化方法。其次，我們回顧了用于訓練神經網絡的一般優化方法，如SGD、自適應梯度方法和分布式方法，以及這些算法的現有理論結果。第三，我們回顧了現有的關于神經網絡訓練的全局問題的研究，包括局部極值的結果、模式連接、彩票假設和無限寬度分析。

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簡介： 深度學習無處不在。例如，當在線使用許多應用程序甚至在購物時，都會看到它。我們被深度學習所包圍，甚至根本沒有意識到這一點，這使學習深度學習變得至關重要，因為可以利用它做很多事情，這遠遠超出了您的想象。當您學習本書時，您可以在Mac，Linux或Windows系統上運行的許多示例代碼。您也可以使用Google Colab之類的工具在線運行代碼。 本書的第一部分為您提供了一些入門信息，除了安裝一些必備軟件，還會了解一些基本數學知識。

目錄：

• 說明

• Chapter 1：深度學習介紹

  • 深度學習的意義
  • 真實世界中的深度學習
  • 深度學習項目的環境

• Chapter 2：機器學習介紹

  • 機器學習定義
  • 思考學習的不同方法
  • 機器學習的正確使用

• Chapter 3：使用python

  • anaconda
  • 下載數據集與代碼
  • 創建應用
  • 云端使用

• chapter 4：利用深度學習看框架

  • 框架介紹
  • 了解tensorflow

• chapter 5：回顧數學與優化

  • 矩陣介紹
  • 理解向量，scalar等
  • 優化介紹

• chapter 6：線性回歸基礎

  • 組合變量
  • 混合變量類型
  • 概率
  • 特征介紹

• chapter 7：神經網絡

  • 感知機
  • 神經網絡復雜度
  • 過擬合

• Chapter 8：構建基礎神經網絡

  • 理解神經網絡
  • 神經網絡的核心

• Chapter 9：深度學習

  • 數據
  • 提升速度
  • 解釋深度學習的不同

• Chapter 10：解釋卷積神經網絡

• Chapter 11：循環神經網絡

• Chapter 12：圖片分類

• Chapter 13：循環神經網絡

• Chapter 14：語言處理

• Chapter 15：生成音樂和虛擬藝術

• Chapter 16：生成對抗網絡

• Chapter 17：深度強化學習

• Chapter 18：深度學習的應用

• Chapter 19：十個必備的深度學習工具

• Chapter 20：十個使用深度學習的場景

本篇文章介紹了深度學習技術對于健康領域的發展影響，并分別討論了計算機視覺、自然語言處理、強化學習和廣義方法幾個方面。我們描述了這些計算技術如何對醫療領域中的關鍵問題產生影響，并且展示了如何構建端到端的系統。例如：計算機視覺技術應用于醫療影像處理；自然語言處理應用于電子健康信息；強化學習應用于機器人輔助的外科手術過程；廣義深度學習技術用于基因領域。

深度學習是機器學習的一個子領域，在過去的6年中，隨著可用計算資源和數據量的飆升，實現了高速的發展。這個領域的技術可以高效的感知各類數據的抽象信息，例如：圖像、語音、文字。醫療衛生正逐步的將深度學習技術引入到自己的領域中，因為這一領域有著大量的可用數據，并且每年的數據增長量大的驚人（僅在美國，每年數據量便要增加48%），同時增加的還有醫療設備和數字記錄系統。

機器學習與其他計算機程序的區別在于，它會使用算法去處理數據，將輸入按照統計學、數據驅動的方法來處理，并得到有意義的輸出信息，這些算法是自動的從大規模數據樣本中學習得到，而不是由用戶自己指定的。傳統上，機器學習系統需要領域專家的知識，以便設計出合理的特征抽取算子。而現在已經不必這樣，只需要對深度學習模型輸入大量的樣本數據，它便可以根據學習得到的多層表示特征，逐步整合為所需要的表示模式。得益于這種特點，人們可以設計出更加復雜的深度模型，以學習更加復雜的方法。

深度學習模型能夠在特定的計算硬件上使用高效的算法，分析大規模數據集，并且可以隨著數據量的增加逐步提升性能。深度學習系統接受多種數據類型作為輸入，最普遍的方法是采用監督學習模型來訓練它們，以便根據數據點信息來預測數據標簽。強化學習方法通過與環境的交互來獲取反饋，并逐步得到完善，這項技術可以被應用于有機器人輔助的外科手術場景中。