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生成式模型是以圖模型和概率編程語言中的概率推理的重要范式。神經網絡對這些模型的參數化和基于梯度的隨機優化技術的進步使得高維數據的可擴展建模成為可能。

本教程的前半部分將全面回顧深度生成模型的主要家族，包括生成對抗網絡、變分自編碼器、標準化流和自回歸模型。對于每一個模型，我們將討論概率公式，學習算法，以及與其他模型的關系。本教程的后半部分將演示在科學發現中使用深度生成模型的方法，例如材料和藥物發現、壓縮感知等等。最后，我們將討論該領域目前的挑戰和未來研究的前景。

//dl4sci-school.lbl.gov/agenda

經典的隨機優化結果通常假設數據的各種屬性的已知值(例如Lipschitz常數、到最優點的距離、平滑性或強凸性常數)。不幸的是，在實踐中，這些值是未知的，因此必須經過長時間的反復試驗才能找到最佳參數。

為了解決這一問題，近年來許多無參數算法已經被開發用于在線優化和在線學習。無參數算法對數據的性質不作任何假設，但收斂速度與最優優化算法一樣快。

這是一項令人興奮的工作，現在已經足夠成熟，可以教授給普通觀眾了。實際上，這些算法還沒有得到機器學習社區的適當介紹，只有少數人完全理解它們。本教程旨在彌補這一差距，介紹使用和設計無參數算法的實踐和理論。我們將介紹該領域的最新進展，包括優化、深度學習和使用內核學習的應用。

//parameterfree.com/icml-tutorial/

本教程對基于模型的強化學習(MBRL)領域進行了廣泛的概述，特別強調了深度方法。MBRL方法利用環境模型來進行決策——而不是將環境視為一個黑箱——并且提供了超越無模型RL的獨特機會和挑戰。我們將討論學習過渡和獎勵模式的方法，如何有效地使用這些模式來做出更好的決策，以及規劃和學習之間的關系。我們還強調了在典型的RL設置之外利用世界模型的方式，以及在設計未來的MBRL系統時，從人類認知中可以得到什么啟示。

//sites.google.com/view/mbrl-tutorial

近年來，強化學習領域取得了令人印象深刻的成果，但主要集中在無模型方法上。然而，社區認識到純無模型方法的局限性，從高樣本復雜性、需要對不安全的結果進行抽樣，到穩定性和再現性問題。相比之下，盡管基于模型的方法在機器人、工程、認知和神經科學等領域具有很大的影響力，但在機器學習社區中，這些方法的開發還不夠充分(但發展迅速)。它們提供了一系列獨特的優勢和挑戰，以及互補的數學工具。本教程的目的是使基于模型的方法更被機器學習社區所認可和接受。鑒于最近基于模型的規劃的成功應用，如AlphaGo，我們認為對這一主題的全面理解是非常及時的需求。在教程結束時，觀眾應該獲得:

• 數學背景，閱讀并跟進相關文獻。
• 對所涉及的算法有直觀的理解(并能夠訪問他們可以使用和試驗的輕量級示例代碼)。
• 在應用基于模型的方法時所涉及到的權衡和挑戰。
• 對可以應用基于模型的推理的問題的多樣性的認識。
• 理解這些方法如何適應更廣泛的強化學習和決策理論，以及與無模型方法的關系。

題目： Bayesian Inferential Risk Evaluation On Multiple IR Systems

摘要：

生產系統中的信息檢索(IR)排序模型會根據用戶的反饋、研究的見解和新發展不斷進化。商業提供商可能會選擇同時探索多個新的排名模型，而不是投資所有的工程資源來產生一個對現有系統的單一挑戰者。然而，即使對復雜模型進行微小的更改，也可能產生意想不到的后果。特別是，每個主題的有效性配置文件很可能會發生變化，即使在實現了全面的改進時，也很少能從每個查詢中觀察到收益，這帶來了這樣的風險:如果部署到生產環境中，一些用戶或查詢可能會受到新模型的負面影響。

在進行一對一系統比較時，可以進行風險調整，即相對于收益重估損失并減輕此類行為，但對于一對多或多對一比較則不適用。此外，沒有一種IR評估方法將來自先前或備選排序的先驗整合到一個同質的推理框架中。在這項工作中，我們提出了貝葉斯方法，即多個挑戰者與一個冠軍進行比較。我們還展示了風險可以被納入，并展示了這樣做的好處。最后，還考慮了學術研究中經常遇到的另一種情況，即一個挑戰者與幾個前冠軍進行比較。

位置偏差是信息檢索中處理隱式但有偏差的用戶反饋數據的關鍵問題。無偏排序方法通常依賴于因果關系模型，并通過反傾向加權消除用戶反饋的偏差。這些方法雖然實用，但仍存在兩個主要問題。首先，在推斷用戶單擊時，上下文信息(如已檢查的文檔)的影響常常被忽略。第二，只考慮了位置偏差，忽略了用戶瀏覽行為引起的其他問題。在本文中，我們提出了一個端到端的深度遞歸生存排序(DRSR)，一個統一的框架來聯合建模用戶的各種行為，以 (i)考慮排序列表中豐富的上下文信息; (ii)解決隱藏在用戶行為背后的問題，即，在沒有任何點擊的查詢中挖掘觀察模式(非點擊查詢)，對不能真實反映用戶瀏覽意圖的跟蹤日志進行建模(不可信觀察)。具體來說，我們采用遞歸神經網絡來建模上下文信息，并估計用戶在每個位置反饋的條件似然。然后，我們將生存分析技術與概率鏈式法則相結合，以數學方式恢復一個用戶的各種行為的無偏聯合概率。DRSR可以很容易地與點和成對的學習目標結合起來。對兩個大型工業數據集的大量實驗表明，我們的模型與最先進的技術相比，具有顯著的性能增益。

決策理論是現代人工智能和經濟學的基礎。本課程主要從統計學的角度，也從哲學的角度，為決策理論打下堅實的基礎。本課程有兩個目的:

• 深入了解統計決策理論、實驗設計的自動化方法，并將其與人類決策聯系起來。
• 通過開發算法和智能代理的實驗，將該理論應用到強化學習和人工智能的實際問題中。

課程可分為兩部分。

• 第一部分，我們介紹了主觀概率和效用的概念，以及如何用它們來表示和解決決策問題。然后討論未知參數的估計和假設檢驗。最后，我們討論了順序抽樣、順序實驗，以及更一般的順序決策。

• 第二部分是不確定性下的決策研究，特別是強化學習和專家咨詢學習。首先，我們研究幾個有代表性的統計模型。然后，我們給出了使用這些模型做出最優決策的算法的概述。最后，我們來看看學習如何根據專家的建議來行動的問題，這個領域最近在在線廣告、游戲樹搜索和優化方面有很多應用。

近年來，序列推薦系統這一新興的研究課題越來越受到人們的關注。與傳統的推薦系統(包括協同過濾和基于內容的過濾)不同，SRSs試圖理解和建模連續的用戶行為、用戶和條目之間的交互、以及用戶偏好和條目受歡迎程度隨時間的變化。SRSs涉及到以上幾個方面，可以更準確地描述用戶上下文、意圖和目標，以及物品的消費趨勢。我們首先介紹了SRSs的特點，然后對該研究領域的關鍵挑戰進行了總結和分類，接著是相應的研究進展，包括該課題最新的和有代表性的進展。最后，討論了該領域的重要研究方向。

知識圖譜封裝了實體和關系。知識圖譜的簡潔表示格式和圖的特性使得許多新的Web應用程序得以創建，并增強了現有的應用性能。然而，在一個知識圖譜中，描述一個實體的幾十個或幾百個事實可能會超出一個典型用戶界面的能力，并使用戶超載過多的信息。這激發了對實體摘要的富有成果的研究——為實體自動生成緊湊的摘要，以高效和有效地滿足用戶的信息需求。例如，在其搜索結果頁面右側，谷歌通過選擇和顯示用戶可能正在搜索的特定實體的一些事實，為其知識圖中的實體提供“最佳摘要”。

近年來，研究人員通過提出從純粹的排序和挖掘技術到機器和深度學習技術等各種方法，對這個問題做出了貢獻。技術水平不斷提高，同時也使社區和新來者很難跟上該領域最近和過去的貢獻。此外，盡管知識圖譜在學術界和產業界越來越流行，但迄今為止還沒有對該問題領域的最新趨勢和基本構件進行教育和討論。本教程的目的就是填補這一空白。

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【導讀】越來越明顯的是，廣泛采用的機器學習模型可能導致歧視性結果，并可能加劇訓練數據之間的差異。隨著越來越多的機器學習用于現實世界中的決策任務，必須解決機器學習中的偏見和公平問題。我們的動機是，在各種新興方法中，表示學習為評估和潛在地減輕不公平現象提供了獨特的工具集。本教程介紹了現有的研究，并提出了在表示學習和公平的交集中存在的開放性問題。我們將研究學習公平任務不可知表示的可能性（不可能性），公平性和泛化性能之間的聯系，以及利用來自表示形式學習的工具來實現算法上的個人和群體公平性的機會。本教程旨在為廣大的機器學習實踐者提供幫助，并且必要的背景知識是預測性機器學習的工作知識。

作者介紹

Sanmi Koyejo，伊利諾伊大學香檳分校計算機科學系助理教授。

研究綜述: 我們的研究興趣是開發自適應魯棒機器學習的原理和實踐。最近的一些亮點包括：1）可伸縮的、分布式的和容錯的機器學習；2）度量引出;通過人機交互選擇更有效的機器學習指標。我們的應用研究主要集中在認知神經成像和生物醫學成像方面。最近的一些重點包括①生物圖像的生成模型，②時變腦電圖的估計和分析。

//sanmi.cs.illinois.edu/