亚洲男人的天堂2018av,欧美草比,久久久久久免费视频精选,国色天香在线看免费,久久久久亚洲av成人片仓井空

使用正式的查詢語言指定用戶的興趣通常是一項具有挑戰性的任務，這在多模型數據管理上下文中變得更加困難，因為我們必須處理數據多樣性。它通常缺乏統一的模式來幫助用戶發出查詢，或者由于數據來自不同的來源，所以模式不完整。多模型數據庫(mmdb)已經成為處理此任務的一種有前途的方法，因為它們能夠在單個系統中容納和查詢多模型數據。本教程旨在全面介紹多種mmdb查詢語言，并從多個角度比較它們的屬性。我們將討論跨模型查詢處理的本質，并對研究挑戰和未來工作的方向提供見解。本教程還將向參與者提供應用mmdb來發出多模型數據查詢的實際經驗。

//www.helsinki.fi/en/node/93817

許多ML任務與信號處理有共同的實際目標和理論基礎(例如，光譜和核方法、微分方程系統、順序采樣技術和控制理論)。信號處理方法是ML許多子領域中不可分割的一部分，例如，強化學習，哈密頓蒙特卡洛，高斯過程(GP)模型，貝葉斯優化，神經ODEs /SDEs。

本教程旨在涵蓋與離散時間和連續時間信號處理方法相聯系的機器學習方面。重點介紹了隨機微分方程(SDEs)、狀態空間模型和高斯過程模型的遞推估計(貝葉斯濾波和平滑)。目標是介紹基本原則之間的直接聯系信號處理和機器學習, (2) 提供一個直觀的實踐理解隨機微分方程都是關于什么, (3) 展示了這些方法在加速學習的真正好處,提高推理,模型建立,演示和實際應用例子。這將展示ML如何利用現有理論來改進和加速研究，并為從事這些方法交叉工作的ICML社區成員提供統一的概述。

臺灣交通大學的Jen-Tzung Chien教授在WSDN 2020會議上通過教程《Deep Bayesian Data Mining》介紹了深度貝葉斯數據挖掘的相關知識，涵蓋了貝葉斯學習、深度序列學習、深度貝葉斯挖掘和學習等內容。

Jen-Tzung Chien教授在WSDM 2020的教程《Deep Bayesian Data Mining》（《深度貝葉斯數據挖掘》）介紹了面向自然語言的深度貝葉斯挖掘和學習，包括了它的基礎知識和進展，以及它無處不在的應用，這些應用包括語音識別、文檔摘要、文本分類、文本分割、信息抽取、圖像描述生成、句子生成、對話控制、情感分類、推薦系統、自動問答和機器翻譯等。

從傳統上，“深度學習”被認為是一個學習過程，過程中的推斷和優化都使用基于實數的判別模型。然而，從大量語料中提取出的詞匯、句子、實體、行為和文檔的“語義結構”在數學邏輯或計算機程序中可能不能很好地被這種方式表達或正確地優化。自然語言的離散或連續潛在變量模型中的“分布函數”可能不能被正確分解或估計。

該教程介紹了統計模型和神經網絡的基礎，并聚焦于一系列先進的貝葉斯模型和深度模型，包括層次狄利克雷過程、中國餐館過程、遞歸神經網絡、長短期記憶網絡、序列到序列模型、變分自編碼器、生成式對抗網絡、策略神經網絡等。教程還介紹了增強的先驗/后驗表示。教程展示了這些模型是如何連接的，以及它們為什么適用于自然語言中面向符號和復雜模式的各種應用程序。

變分推斷和采樣被提出解決解決復雜模型的優化問題。詞和句子的嵌入、聚類和聯合聚類被語言和語義約束合并。針對深度貝葉斯挖掘、搜索、學習和理解中的不同問題，一系列的案例研究、任務和應用被提出。最后，教程指出一些未來研究的方向和展望。教程旨在向初學者介紹深度貝葉斯學習中的主要主題，激發和解釋它對數據挖掘和自然語言理解正在浮現的重要性，并提出一種結合不同的機器學習工作的新的綜合方法。

教程的內容大致如下：

• 簡介
  • 動機和背景
  • 概率模型
  • 神經網絡
• 貝葉斯學習
  • 推斷和優化
  • 變分貝葉斯推斷
  • 蒙特卡羅馬爾科夫鏈推斷
• 深度序列學習
  • 深度非展開主題模型
  • 門遞歸神經網絡
  • 貝葉斯遞歸神經網絡
  • 記憶增強神經網絡
  • 序列到序列學習
  • 卷積神經網絡
  • 擴增神經網絡
  • 基于Transformer的注意力網絡
• 深度貝葉斯挖掘和學習
  • 變分自編碼器
  • 變分遞歸自編碼器
  • 層次變分自編碼器
  • 隨機遞歸神經網絡
  • 正則遞歸神經網絡
  • 跳躍遞歸神經網絡
  • 馬爾科夫遞歸神經網絡
  • 時間差分變分自編碼器
  • 未來挑戰和發展
• 總結和未來趨勢

完整教程下載

請關注專知公眾號（點擊上方藍色專知關注） 后臺回復“DBDM20” 就可以獲取完整教程PDF的下載鏈接~

教程部分內容如下所示：

參考鏈接：

//chien.cm.nctu.edu.tw/home/wsdm-tutorial/

-END- 專 · 知

專知，專業可信的人工智能知識分發，讓認知協作更快更好！歡迎注冊登錄專知www.zhuanzhi.ai，獲取更多AI知識資料！

歡迎微信掃一掃加入專知人工智能知識星球群，獲取最新AI專業干貨知識教程視頻資料和與專家交流咨詢！

請加專知小助手微信（掃一掃如下二維碼添加），獲取專知VIP會員碼，加入專知人工智能主題群，咨詢技術商務合作~

點擊“閱讀原文”，了解注冊使用專知

本文是慕尼黑大學數學、信息學及統計學院的博士生Pankaj Gupta的博士學位論文，主要研究兩個NLP任務：關系提取和主題建模。本文將神經網絡和主題模型兩種互補的學習范式結合在一個神經復合模型中，使我們能夠通過主題模型在文檔集合中共同學習主題結構，并通過語言模型在句子中共同學習單詞關系。

慕尼黑大學自19世紀以來便是德國和歐洲最具聲望大學之一，也是德國精英大學、U15大學聯盟和歐洲研究型大學聯盟成員，其社會科學、人文科學、物理，化學，生命科學，醫學，數學等領域均在國際上享有盛名。本文是慕尼黑大學數學、信息學及統計學院的博士生Pankaj Gupta的博士學位論文。

自然語言處理（Natural language processing，NLP）涉及構建計算技術，允許計算機自動分析和有意義地表示人類語言。隨著數字時代數據的指數增長，基于NLP的系統的出現使我們能夠通過廣泛的應用程序，如網絡搜索引擎、語音助理等，輕松地訪問相關信息。為了實現這一目標，幾十年來的一項長期研究一直集中在NLP和機器學習交叉的技術上。

近年來，深度學習技術利用了人工神經網絡（ANNs）的表現力，在廣泛的NLP任務中取得了最先進的性能。深度神經網絡（DNNs）可以從輸入數據中自動提取復雜的特征，從而為手工特征工程提供了一種替代方法。除了ANN之外，概率圖形模型（PGMs）、圖論和概率方法的耦合還具有描述系統隨機變量之間因果結構的能力，并捕捉到不確定性的原則概念。考慮到DNNs和PGMs的特點，它們被有利地結合起來建立強大的神經模型，以了解數據的潛在復雜性。

傳統的基于機器學習的NLP系統采用了淺層計算方法（如SVM或Logistic回歸），并依賴于手工特征，這類方法耗時、復雜且往往是不夠完整的。基于深度學習和神經網絡的方法最近在機器翻譯、文本分類、命名識別、關系提取、文本相似性等NLP任務上取得了較好的效果。這些神經模型可以從訓練數據中自動提取有效的特征表示。

本文主要研究兩個NLP任務：關系提取和主題建模。前者的目的是識別句子或文檔中實體或名詞之間的語義關系。成功地提取語義關系有助于構建結構化知識庫，在網絡搜索、問答、推薦引擎等下游NLP應用領域很有用。另一方面，主題建模的任務旨在理解文檔集合中的主題結構。主題建模是一種流行的文本挖掘工具，它可以自動分析大量的文檔集合，并在不實際閱讀的情況下理解主題語義。主題建模分別生成用于文檔理解和信息檢索的Word集群（即主題）和文檔表示。

本質上，關系提取和主題建模主要基于從文本中學習到的表示的質量。在本文中，我們提出了特定于任務的學習表示神經模型，并分別在監督和非監督機器學習范式領域進行關系提取和主題建模任務。更具體地說，我們在開發NLP任務的神經模型方面做出了以下貢獻：

神經關系提取：首先，我們提出了一種新的基于遞歸神經網絡的table-filling體系結構，以便在句子中聯合執行實體和關系提取。然后，我們進一步擴展了跨句子邊界實體之間關系的提取范圍，并提出了一種新的基于依賴關系的神經網絡體系結構。這兩個貢獻在于機器學習的監督范式。此外，我們還在構建一個受缺乏標記數據約束的魯棒關系提取器方面做出了貢獻，其中我們提出了一種新的弱監督引導技術。考慮到這些貢獻，我們進一步探索了遞歸神經網絡的可解釋性，以解釋它們對關系提取的預測。

神經主題建模：除了有監督神經體系結構外，我們還開發了無監督神經模型，以學習主題建模框架中有意義的文檔表示。首先，我們提出了一種新的動態主題模型，它捕獲了隨著時間的推移的主題。接下來，我們在不考慮時間依賴性的情況下建立了靜態主題模型，其中我們提出了神經主題建模體系結構，這些體系結構也利用外部知識，即Word嵌入來解決數據稀疏性。此外，我們還開發了神經主題模型，其中包含了使用單詞嵌入和來自許多來源的潛在主題的知識遷移。最后，我們通過引入語言結構（如語序、局部句法和語義信息等）來改進神經主題建模。它處理傳統主題模型中的詞袋問題。本節中提出的神經NLP模型是基于PGMs、深度學習和ANN交叉技術。

在這里，神經關系提取的任務使用神經網絡來學習通常在句子級別上的表示，而不訪問更廣泛的文檔上下文。然而，主題模型可以訪問跨文檔的統計信息。因此，我們將兩種互補的學習范式結合在一個神經復合模型中是有利的，它由一個神經主題和一個神經語言模型組成，使我們能夠通過主題模型在文檔集合中共同學習主題結構，并通過語言模型在句子中共同學習單詞關系。

總的來說，我們在本論文中的研究貢獻擴展了基于NLP的系統，用于關系提取和主題建模任務，同時具有最先進的性能。

講座題目

深層貝葉斯挖掘、學習與理解：Deep Bayesian Mining, Learning and Understanding

講座簡介

本教程介紹了自然語言的深度貝葉斯學習的進展，其應用廣泛，從語音識別到文檔摘要、文本分類、文本分割、信息提取、圖像字幕生成、句子生成、對話控制、情感分類、推薦系統，問答和機器翻譯，舉幾個例子。傳統上，“深度學習”被認為是一種基于實值確定性模型進行推理或優化的學習過程。從大量詞匯中提取的單詞、句子、實體、動作和文檔中的“語義結構”在數學邏輯或計算機程序中可能沒有得到很好的表達或正確的優化。自然語言離散或連續潛變量模型中的“分布函數”可能無法正確分解或估計。本教程介紹了統計模型和神經網絡的基本原理，重點介紹了一系列先進的貝葉斯模型和深層模型，包括分層Dirichlet過程、中餐館過程、分層Pitman-Yor過程、印度自助餐過程、遞歸神經網絡、長時短期記憶，序列到序列模型，變分自動編碼器，生成對抗網絡，注意機制，記憶增強神經網絡，跳躍神經網絡，隨機神經網絡，預測狀態神經網絡，策略神經網絡。我們將介紹這些模型是如何連接的，以及它們為什么在自然語言中的符號和復雜模式的各種應用中起作用。為了解決復雜模型的優化問題，提出了變分推理和抽樣方法。詞和句子的嵌入、聚類和共聚類與語言和語義約束相結合。本文提出了一系列的案例研究，以解決深度貝葉斯挖掘、學習和理解中的不同問題。最后，我們將指出未來研究的一些方向和展望。

講座嘉賓

Jen-Tzung Chien，詹增建于一九九七年獲中華民國新竹國立清華大學電機工程博士學位。現任臺灣新竹國立交通大學電機與電腦工程系及電腦科學系主任教授。2010年，他在紐約約克敦高地IBM T.J.沃森研究中心擔任客座教授。他的研究興趣包括機器學習、深度學習、自然語言處理和計算機視覺。

主題： An Overview of the International Planning Competition

摘要： 本教程介紹了自然語言的深度貝葉斯和序列學習的進展，其應用廣泛，從語音識別到文檔摘要、文本分類、文本分割、信息提取、圖片標題生成、句子生成、對話控制、情感分類，推薦系統，問答和機器翻譯。傳統上，“深度學習”被認為是一種基于實值確定性模型進行推理或優化的學習過程。從大量詞匯中提取的單詞、句子、實體、動作和文檔中的“語義結構”在數學邏輯或計算機程序中可能沒有得到很好的表達或正確的優化。自然語言離散或連續潛變量模型中的“分布函數”在模型推理中可能無法正確分解或估計。本教程介紹了統計模型和神經網絡的基本原理，重點介紹了一系列先進的貝葉斯模型和深層模型，包括分層Dirichlet過程、Chinese restaurant 過程、分層Pitman-Yor過程、Indian buffet過程、遞歸神經網絡、長時短期記憶，序列到序列模型，變分自動編碼，生成對抗網絡，注意機制，記憶增強神經網絡，隨機神經網絡，預測狀態神經網絡，策略梯度和強化學習。我們將介紹這些模型是如何連接的，以及它們為什么在自然語言中的符號和復雜模式的各種應用中起作用。為了解決復雜模型的優化問題，提出了變分推理和抽樣方法。詞和句子的嵌入、聚類和共聚類與語言和語義約束相結合。本文提出了一系列的個案研究，以解決深度貝葉斯學習與理解中的不同問題。最后，我們將指出未來研究的一些方向和展望。

邀請嘉賓： Jen-Tzung Chien在臺灣新竹國立清華大學取得電機工程博士學位。現任職于臺灣新竹國立交通大學電子及電腦工程學系及電腦科學系講座教授。2010年，他擔任IBM沃森研究中心的客座教授。他的研究興趣包括機器學習、深度學習、自然語言處理和計算機視覺。在2011年獲得了IEEE自動語音識別和理解研討會的最佳論文獎，并在2018年獲得了AAPM Farrington Daniels獎。2015年，劍橋大學出版社出版《貝葉斯語音與語言處理》;2018年，學術出版社出版《源分離與機器學習》。他目前是IEEE信號處理技術委員會機器學習的當選成員。

教程題目：Deep Bayesian Natural Language Processing

教程簡介：

這個教學講座將會介紹用于自然語言處理的深度貝葉斯學習的發展，以及它在語音識別、文本總結、文本分類、文本分割、信息提取、圖像描述生成、句子生成、對話控制、情感分類、推薦系統、問答、機器翻譯等等許多任務中的廣泛應用。傳統上，“深度學習”被認為是一個基于實值確定性模型進行推理或優化的學習過程。從大量詞匯中提取的詞匯、句子、實體、動作和文檔的“語義結構”在數學邏輯或計算機程序中可能不能很好地表達或正確地優化。自然語言的離散或連續潛在變量模型中的“分布函數”可能沒有被正確分解或估計。

本教程介紹了統計模型和神經網絡的基礎知識，并將重點講解一系列高級的貝葉斯模型以及深度模型。這些模型之間的聯系、能在自然語言的許多符號化表示和復雜模式中發揮作用的原因也會得到介紹。我們將介紹這些模型是如何連接的，以及它們為什么適用于自然語言中符號和復雜模式的各種應用程序。

為解決復雜模型的優化問題，提出了變分推理和抽樣方法。詞和句子的嵌入、聚類和共聚被語言和語義約束合并。提出了一系列的案例研究來解決深度貝葉斯學習和理解中的不同問題。最后，指出了一些未來研究的方向和展望。

組織者：

Jen-Tzung Chien在臺灣新竹國立清華大學取得電機工程博士學位。現任職于臺灣新竹國立交通大學電子及電腦工程學系及電腦科學系講座教授。2010年，他擔任IBM沃森研究中心的客座教授。他的研究興趣包括機器學習、深度學習、自然語言處理和計算機視覺。在2011年獲得了IEEE自動語音識別和理解研討會的最佳論文獎，并在2018年獲得了AAPM Farrington Daniels獎。2015年，劍橋大學出版社出版《貝葉斯語音與語言處理》;2018年，學術出版社出版《源分離與機器學習》。他目前是IEEE信號處理技術委員會機器學習的當選成員。