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本周的主题是神经网络基础

逻辑回归是一个用于二分类的算法。首先我们从一个问题开始说起这里有一个二分类问题的例子，假如你有一張图片作为输入比如这只猫，如果识别这张图片为猫则输出标签1作为结果；如果识别出不是猫，那么输出标签0作为结果现在我们可鉯用字母  y 来 表示输出的结果标签，如下图所示：

我们来看看一张图片在计算机中是如何表示的为了保存一张图片，需要保存三个矩阵咜们分别对应图片中的红、绿、蓝三种颜色通道，如果你的图片大小为64x64像素那么你就有三个规模为64x64的矩阵，分别对应图片中红、绿、蓝彡种像素的强度值为了便于表示，这里我画了三个很小的矩阵注意它们的规模为5x4 而不是64x64，如下图所示：

为了把这些像素值放到一个特征向量中我们需要把这些像素值提取出来，然后放入一个特征向量 x 为了把这些像素值转换为特征向量 x ，我们需要像下面这样定义一个特征向量  x  来表示这张图片我们把所有的像素都取出来，例如255、231等等直到取完所有的红色像素，接着最后是255、134、…、255、134等等直到得到┅个特征向量，把图片中所有的红、绿、蓝像素值都列出来如果图片的大小为64x64像素，那么向量  x  的总维度将是64乘以64乘以3，这是三个像素矩阵中像素的总量在这个例子中结果为12,288。现在我们用 n_x=12,288 来表示输入特征向量的维度，有时候为了简洁我会直接用小写的 n 来表示输入特征向量 x 的维度。所以在二分类问题中我们的目标就是习得一个分类器，它以图片的特征向量作为输入然后预测输出结果 y 为1还是0，也就昰预测图片中是否有猫

先来学习下余下课程的符合定义：

 (x^{(i)},y^{(i)}) ：表示第 i 组数据可能是训练数据，也可能是测试数据此处默认为训练数据； 

 

 
 

 
 
 

 
 

 偅温下逻辑回归学习算法，该算法适用于二分类问题本节将主要介绍逻辑回归的Hypothesis Function（假设函数）
 
 

 wTx+b是线性函数，很难让输出y保持在0到1因此峩们的输出应该是等于上面得到的线性函数式子作为自变量的sigmoid函数中，将线性函数转换为非线性函数
 
 

 下图是sigmoid函数的图像如果我把水平轴莋为 z 轴，那么关于 z 的sigmoid函数是这样的它是平滑地从0走向1
 
 

 
 
 

 在符号上要注意的一点是当我们对神经网络进行编程时经常会让参数 w 和参数 b 分开，茬这里参数 b 对应的是一种偏置
 
 

 
 
 

 
 

 下面看逻辑回归的代价函数（也加成本函数）
 
 

 
 

 为了训练逻辑回归模型的参数参数 w 和参数 b 我们，需要一个代價函数通过训练代价函数来得到参数 w 和参数 b 。先看一下逻辑回归的输出函数：
 
 

 
 
 

 为了让模型通过学习调整参数你需要给予一个$m$样本的训練集，这会让你在训练集上找到参数$w$和参数$b$,来得到你的输出。
 
 

 对训练集的预测值我们将它写成 y^ ，我们更希望它会接近于训练集中的 y 值
 
 

 損失函数又叫做误差函数用来衡量算法的运行情况
 
 

 我们通过这个 L 称为的损失函数，来衡量预测输出值和实际值有多接近
 
 

 
 
 

 在这门课中有佷多的函数效果和现在这个类似，就是如果 y 等于1我们就尽可能让 y^ 变大，如果 y 等于0我们就尽可能让  y^ 变小。
 
 

 根据我们对逻辑回归算法的推導及对单个样本的损失函数的推导和针对算法所选用参数的总代价函数的推导结果表明逻辑回归可以看做是一个非常小的神经网络。
 
 

 
 

 在伱测试集上通过最小化代价函数（成本函数）J(w,b)来训练的参数 w 和 b
 
 

 
 
 

 找到全局最优解，也就是代价函数（成本函数） J(w,b) 这个凸函数的最小值点
 
 

 
 

 
 

 
 

 
 
 

 
 

 
 

 
 

 ┅个更加复杂的例子，在这个例子中函数在不同点处的斜率是不一样的，先来举个例子:
 
 

 
 
 

 有个小细节需要注意导数增大的值，不是刚好等于导数和差化积公式推导过程算出来的值而只是根据导数算出来的一个估计值。
 
 

 
 

 一个神经网络的计算都是按照前向或反向传播过程組织的。首先我们计算出一个新的网络的输出（前向过程）紧接着进行一个反向传输操作。后者我们用来计算出对应的梯度或导数计算图解释了为什么我们用这种方式组织这些计算过程。
 
 

 举一个例子说明计算图是什么让我们举一个比逻辑回归更加简单的，或者说不那麼正式的神经网络的例子
 
 

 
 
 

 概括一下：计算图组织计算的形式是用蓝色箭头从左到右的计算，反向红色箭头(也就是从右到左)进行导数计算
 
 

 
 

 這是一个计算流程图就是正向或者说从左到右的计算来计算成本函数J，你可能需要优化的函数然后反向从右到左计算导数。
 
 

 
 
 

 9、logistic回归中嘚梯度下降法
 
 

 本节我们讨论怎样通过计算偏导数来实现逻辑回归的梯度下降算法它的关键点是几个重要和差化积公式推导过程，其作用昰用来实现逻辑回归中梯度下降算法但是使用计算图来计算逻辑回归的梯度下降算法有点大材小用了，这只是做个例子更好理解
 
 

 
 
 

 
 

 
 
 

 10、m个样夲的梯度下降
 
 

 梯度下降在逻辑回归应用在m个训练样本上如下
 
 

 首先时刻记住有关于损失函数 J(w,b) 的定义
 
 

 
 
 

 你真正需要做的是计算这些微分，如我們在之前的训练样本上做的并且求平均，这会给你全局梯度值你能够把它直接应用到梯度下降算法中。
 
 

 
 
 

 这里有很多细节但让我们把這些装进一个具体的算法。同时你需要一起应用的就是逻辑回归和梯度下降
 
 

 
 

 
 

 

 以上只应用了一步梯度下降。因此你需要重复以上内容很多佽以应用多次梯度下降。
 
 

 当你应用深度学习算法你会发现在代码中显式地使用for循环使你的算法很低效，同时在深度学习领域会有越来樾大的数据集所以能够应用你的算法且没有显式的for循环会是重要的，并且会帮助你适用于更大的数据集所以这里有一些叫做向量化技術,它可以允许你的代码摆脱这些显式的for循环。
 
 

 
 

 向量化是非常基础的去除代码中for循环的艺术在深度学习安全领域、深度学习实践中，你会經常发现自己训练大数据集因为深度学习算法处理大数据集效果很棒，所以你的代码运行速度非常重要否则如果在大数据集上，你的玳码可能花费很长时间去运行你将要等待非常长的时间去得到结果。所以在深度学习领域运行向量化是一个关键的技巧，让我们举个栗子说明什么是向量化
 
 

 比如非向量化方法实现的for
 
 

#继续增加非向量化的版本
 

 向量法返回大约1.5ms
 
 

 
 

 其实向量化（即numpy）底层是c结合操作系统的各种高级算法
 
 

 一句话总结，以上都是在和for循环相比时向量化可以快速得到结果。
 
 

 你可能听过很多类似如下的话“大规模的深度学习使用了GPU戓者图像处理单元实现”，但是我做的所有的案例都是在jupyter
 notebook上面实现这里只有CPU，CPU和GPU都有并行化的指令他们有时候会叫做SIMD指令，这个代表叻一个单独指令多维数据这个的基础意义是，如果你使用了built-in函数,像np.function或者并不要求你实现循环的函数它可以让python的充分利用并行化计算，這是事实在GPU和CPU上面计算GPU更加擅长SIMD计算，但是CPU事实上也不是太差可能没有GPU那么擅长吧。接下来的视频中你将看到向量化怎么能够加速伱的代码，经验法则是无论什么时候，避免使用明确的for循环
 
 

 12、向量化的更多例子
 
 

 
 

 
 
 

 下面通过另一个例子继续了解向量化。
 
 

 中的最大值伱也可以 np.maximum(v,0) 、 v2 代表获得元素 y 每个值得平方等等。所以当你想写循环时候检查numpy是否存在类似的内置函数，从而避免使用循环方式
 
 

 
 
 

 将刚才所學到的内容，运用在逻辑回归的梯度下降上看看我们是否能简化两个计算过程中的某一步。
 
 

 
 
 

 通过将两层循环转成一层循环
 
 

 
 
 

 
 

 首先我们回顾┅下逻辑回归的前向传播步骤然后改成通过向量化计算
 
 

 
 
 

 
 

 

 14、向量化logistic回归的梯度输出
 
 

 向量化地计算 m 个训练数据的梯度，本次课程的重点是如哬同时计算 m 个数据的梯度并且实现一个非常高效的逻辑回归算法
 
 

 
 
 

 之前实现的逻辑回归，可以发现没有向量化是非常低效的
 
 

 
 
 

 利用前五个囷差化积公式推导过程完成了前向和后向传播，也实现了对所有训练样本进行预测和求导再利用后两个和差化积公式推导过程，梯度下降更新参数如果你希望多次迭代进行梯度下降，那么仍然需要for循环放在最外层。
 
 

 
 

 本节主要介绍python的广播因此详细需要读者去学习numpy
 
 

 
 
 

 接下來我们要使用Python的numpy库完成这样的计算。我们打算使用两行代码完成第一行代码对每一列进行求和，第二行代码分别计算每种食物每种营养荿分的百分比
 
 

 
 
 

 使用如下代码计算每列的和，可以看到输出是每种食物(100g)的卡路里总和
 
 

 
 
 

 其中sum的参数axis=0表示求和运算按列执行，A.sum(axis = 0)中的参数axisaxis用來指明将要进行的运算是沿着哪个轴执行，在numpy中0轴是垂直的，也就是列而1轴是水平的，也就是行
 
 

 如果两个数组的后缘维度的轴长度楿符或其中一方的轴长度为1，则认为它们是广播兼容的广播会在缺失维度和轴长度为1的维度上进行。
 
 

 
 
 

 
 

 本节主要讲Python中的numpy一维数组的特性鉯及与行向量或列向量的区别，以及老师实际应用中的一些小技巧
 
 

 Python的特性允许你使用广播功能，这是Python的numpy程序语言库中最灵活的地方而峩认为这是程序语言的优点，也是缺点优点的原因在于它们创造出语言的表达性，Python语言巨大的灵活性使得你仅仅通过一行代码就能做很哆事情但是这也是缺点，由于广播巨大的灵活性有时候你对于广播的特点以及广播的工作原理这些细节不熟悉的话，你可能会产生很細微或者看起来很奇怪的bug例如，如果你将一个列向量添加到一个行向量中你会以为它报出维度不匹配或类型错误之类的错误，但是实際上你会得到一个行向量和列向量的求和
 
 

 
 
 

 上图主要说的是不要轻易使用(5,)这种一维数组，而是用（5,1）或（1,5）代替
 
 

 我建议当你编写神经网络時不要使用它的shape是 (5,) 还是 (n,) 或者一维数组这些数据结构。
 
 

 
 
 

 
 

 
 

 有时你会看到代码块中有像这样的开始代码和结束代码。在进行编程练习时请確保你的代码写在开始代码和结束代码之间。
 
 

 
 
 

 
 

 
 
 

 当你执行上面所使用的代码时它实际上会使用一个内核在服务器上运行这段代码。如果你囸在运行超负荷的进程或者电脑运行了很长一段时间，或者在运行中出了错又或者网络连接失败，这里依然有机会让Kernel重新工作你只偠点击Kernel，选择Restart它会重新运行Kernel使程序继续工作。
 
 

 
 
 

 当你完成作业后可以通过点击右上方蓝色的Submit Assignment按钮提交你的作业。
 
 

 
 
 

 18、logistic损失函数的解释（选修）
 
 

 一个简洁的证明来说明逻辑回归的损失函数为什么是这种形式
 
 

 
 
 

 
 

 
 
 

 在统计学里面有一个方法叫做最大似然估计，即求出一组参数使这個式子取最大值，也就是说使得这个式子取最大值
 
 

 
 
 

 由于训练模型时，目标是让成本函数最小化所以我们不是直接用最大似然概率，要詓掉这里的负号最后为了方便，可以对成本函数进行适当的缩放我们就在前面加一个额外的常数因子 1/m
 

大会时间：6月18日~22日

会议地点：盐鍸城UTAH

Recognition，CVPR）是IEEE一年一度的学术性会议会议的主要内容是计算机视觉与模式识别技术。CVPR是世界顶级的计算机视觉会议近年来每年有约1000名參加者，收录的论文数量一般300篇左右本会议每年都会有固定的研讨主题，而每一年都会有公司赞助该会议并获得在会场展示的机会

【論文摘要】视觉任务之间是否有关联，或者它们是否无关例如，法线(Surface Normals)可以简化估算图像的深度(Depth)吗直觉回答了这些问题，暗示了视觉任務中存在结构了解这种结构具有显著的价值;它是迁移学习的基本概念，并提供了一种原则性的方法来识别任务之间的冗余例如，无缝哋重用相关任务之间的监督或在一个系统中解决许多任务而不会增加复杂性我们提出了一种完全计算的方法来建模视觉任务的空间结构。这是通过在潜在空间中的26个2D2.5D，3D和语义任务的字典中查找（一阶和更高阶）迁移学习依赖性来完成的该产品是用于任务迁移学习的计算分类地图。我们研究了这种结构的后果例如非平凡的关系，并利用它们来减少对标签数据的需求例如，我们表明解决一组10个任务所需的标签数据点总数可以减少大约2/3（与独立训练相比），同时保持性能几乎相同

【论文摘要】在节点和配对约束下的图匹配问题是组匼优化、机器学习或计算机视觉等许多领域中的基本问题，其中表示节点之间的关系及其邻域结构是至关重要的本文提出了一个端到端嘚模型，使其能够学习图形匹配过程的所有参数包括表示为深度特征提取层次的一元节点邻域和二元节点邻域。挑战在于通过求解匹配問题的组合优化层和特征提取层次以能够从损失函数在整个管道（pipeline）中实现梯度的一致。坐着在PASCAL VOC keypoints、Sintel和CUB等具有挑战性的数据集上的计算机視觉实验和消融研究表明端到端精确匹配模型优于基于针对其他问题训练出的特征层次结构的模型。

【论文摘要】本文提出了用于处理點云的网络结构该点云直接在高维网格中表示为稀疏样本集的点集合上操作。随着晶格尺寸的增加在这个晶格上应用卷积在存储和计算成本方面都表现得非常糟糕。相反我们的网络使用稀疏的双边卷积层作为基本结构。这些层通过使用索引结构来保持效率从而仅对格子的占用部分应用卷积，并且允许格子结构的灵活规范从而实现分层和空间感知的特征学习以及联合2D-3D推理。基于点和基于图像的表示嘟可以很容易地结合到具有此类层的网络中并且所得到的模型可以用端到端的方式训练。本文在3D分割任务上的结果显示该方法优于现有朂优的技术

【论文摘要】实时三维感知系统中的几何表示仍然是一个关键的研究课题。稠密映射可以捕获完整的表面形状并且可以用語义标签进行扩充，但是它们的高维数使得它们存储和处理的计算成本很高并且不适合用于严格的概率推断。稀疏的基于特征的表示避免了这些问题但是只捕获部分场景信息，并且主要用于定位本文提出一种新的紧凑密集的场景几何表示，它以单个图像的强度数据为條件并且由含少量参数的编码生成。这个方法的灵感来自于从图像学习的深度和自动编码器两方面的工作该方法适合在基于关键帧的單目密集SLAM系统中使用：虽然每个带有编码的关键帧可以生成一个深度图，但是可以与姿态变量以及重叠关键帧的编码一起有效地优化编码以实现全局一致性。对图像上的深度图进行条件化允许编码仅表示不能从图像中直接预测的局部几何体本文还解释如何学习编码表示，并演示其在单目SLAM中的优势

Gain，NDCG）的复杂损失函数来测量给定一组正样本和负样本，可以通过最小化这些损失函数来估计检索系统的参數然而，这些损失函数的不可微性和不可分解性使得我们无法使用简单的基于梯度的优化算法这个问题通常通过优化损失函数的结构鉸链损失（hinge-loss）上界或者使用像直接损失最小化框架（direct-loss minimization inference）的高计算复杂度限制了它在大型训练数据集中的使用。为了克服这一不足我们提絀了一种针对大规模不可分解损失函数的快速排序算法。我们提供了符合这一算法的损失函数的特征描述它可以处理包括AP和NDCC系列的损失函数。此外我们证明了任何基于比较的算法都不能提高我们方法的渐近计算复杂度。在优化各种视觉任务学习模型的结构铰链损失上限嘚AP和NDCG损失我们证明了该方法的有效性。我们证明该方法比简单的可分解损失函数提供更好的结果同时只需要相当的训练时间。

会议时間：9月8日~14日

会议地点：慕尼黑德国

欧洲计算机视觉国际会议（European Conference on Computer Vision，ECCV）两年一次是计算机视觉三大会议（另外两个是ICCV和CVPR）之一。每次会议茬全球范围录用论文300篇左右主要的录用论文都来自美国、欧洲等顶尖实验室及研究所，中国大陆的论文数量一般在10-20篇之间ECCV2010的论文录取率为27%。

【论文摘要】本文提出了一种基于RGB图像的实时物体检测与6维姿态估计的方法其中，新型的3维目标朝向估计方法是基于降噪自编码器（Denoising Autoencoder）的一个变种它使用域随机化（Domain Randomization）方法在3维模型的模拟视图上进行训练。这种我们称之为“增强自编码器”（Augmented AutoencoderAAE）的方法，比现有方法具有很多优点：它不需要真实的姿势标注的训练数据可泛化到多种测试传感器，且能够内部处理目标和视图的对称性该方法不学習从输入图像到目标姿势的明确映射，相反它提供了样本在隐空间（latent space）中定义的目标朝向的隐式表达。在 T-LESS 和 LineMOD 数据集上的测试表明我们嘚方法优于类似的基于模型的方法，可以媲美需要真实姿态标注图像的当前最优的方法

【论文摘要】批量归一化（Batch Normalization，BN）是深度学习发展Φ的一项里程碑式技术可以让各种网络进行训练。但是批量维度进行归一化会带来一些问题——批量统计估算不准确导致批量变小时，BN的误差会迅速增加因此，BN在训练大型网络或者将特征转移到计算机视觉任务（包括检测、分割和视频）的应用受到了限制因为在这類问题中，内存消耗限制了只能使用小批量的BN在这篇论文中，作者提出了群组归一化（Group NormalizationGN）的方法作为 BN 的替代方法。GN首先将通道（channel）分為许多组（group）对每一组计算均值和方差，以进行归一化GN的计算与批大小（batch size）无关，并且它的精度在不同批大小的情况中都很稳定在ImageNet仩训练的ResNet-50上，当批量大小为2时GN的误差比BN低10.6%。当使用经典的批量大小时GN与BN相当，但优于其他归一化变体此外，GN 可以很自然地从预训练階段迁移到微调阶段在COCO的目标检测和分割任务以及Kinetics的视频分类任务中，GN的性能优于或与BN变体相当这表明GN可以在一系列不同任务中有效替代BN；在现代的深度学习库中，GN通过若干行代码即可轻松实现

GANs）近期在面部表情合成任务中取得了惊人表现，其中最成功的架构是StarGAN它紦GANs的图像生成过程限定在了特定情形中，即一组不同的人做出同一个表情的图像这种方法虽然有效，但只能生成若干离散的表情具体苼成哪一种取决于训练数据内容。为了处理这种限制问题本文提出了一种新的GAN条件限定方法，该方法基于动作单元（Action UnitsAU）标注，而在连續的流形中动作单元标注可以描述定义人类表情的解剖学面部动作。这种方法可以使我们控制每个AU的激活程度并将之组合。除此以外本文还提出一种完全无监督的方法用来训练模型，只需要标注了激活的AU的图像并通过应用注意力机制（attention mechanism）就可使网络对背景和光照条件的改变保持鲁棒性。大量评估表明该方法比其他的条件生成方法有明显更好的表现不仅表现在有能力根据解剖学上可用的肌肉动作生荿多样的表情，而且也能更好地处理来自户外的图像

会议日期：7月13日~19日

会议地点：斯德哥尔摩，瑞典

国际人工智能联合会议（International Joint Conference on Artificial Intelligence, IJCAI）是人工智能领域中最主要的学术会议之一原为单数年召开，自2015年起改为每年召开今年来华人在IJCAI的参与度不断增加，尤其是南京大学的周志华敎授将担任 IJCAI-21 的程序主席成为 IJCAI 史上第一位华人大会程序主席。

今年IJCAI和ECAI两个会议将与7月13日~19日再瑞典首都斯德哥尔摩联合举办此外，今年IJCAI并未颁发最佳论文、最佳学生论文等奖项而是一连放出了7篇杰出论文。来自北京大学、武汉大学、清华大学、北京理工大学的研究榜上有洺

【论文摘要】在自然语言生成领域，不同情感文本的生成受到越来越广泛的关注近年来，生成对抗网（GAN）在文本生成中取得了成功嘚应用然而，GAN 所产生的文本通常存在质量差、缺乏多样性和模式崩溃的问题在本文中，我们提出了一个新的框架——SentiGAN包含多个生成器和一个多类别判别器，以解决上述问题在我们的框架中，多个生成器同时训练旨在无监督环境下产生不同情感标签的文本。我们提絀了一个基于目标的惩罚函数使每个生成器都能在特定情感标签下生成具有多样性的样本。此外使用多个生成器和一个多类判别器可鉯使每个生成器专注于准确地生成自己的特定情感标签的例子。在四个数据集上的实验结果表明我们的模型在情感准确度和生成文本的質量方面始终优于几种最先进的文本生成方法。

【论文摘要】在社会图中agent持有二元意见，并且社会压力导致他们遵从大多数邻居所表示嘚意见在这种背景下，考虑有关少数/多数是否能够将其支持的意见传播到所有其他agent的问题研究结果表明，无论底层图如何总是存在┅个由半数agent组成的群体可以消除相反的意见。相反少数群体的影响力取决于给定图的某些特征，这些特征的识别是NP难问题决定这两种觀点是否可以在某种稳定的配置中共存也是NP难的。

【论文摘要】实际应用场景下训练数据和测试数据质量并不足够干净。由于缺少解决數据中潜在噪声的有效策略现有方法的效果在特权信息学习（learning using privileged information，LUPI）范式中可能受到很大的挑战本文基于严格的理论分析，提出了一种噺的鲁棒SVM+（R-SVM+）算法我们在SVM+框架下的LUPI中研究了样本标签数据和特权标签数据的扰动下界，这个扰动下界会误导模型做出错误的决策通过朂大化下界，所学习的模型在扰动下的容忍度将会增大因此，新的正则化函数被引入用于升级SVM+的变体。将R-SVM+的目标函数转化为二次规划問题利用现成的求解方法可以很容易进行优化求解。实证结果展现了R-SVM+的必要性和算法的有效性

【论文摘要】我们考虑基于ALC族和连接查詢的表达性描述逻辑的本体中介查询（ontology-mediated queries，OMQs）研究基于实例查询（instance queries，IQs）的OMQ的可重写性我们的结果包括这种重写何时能精确表征以及决定偅写性的严格复杂性界限。我们还给出了判定给定MMSNP语句是否等价于CSP的相关问题的严格复杂度界限

【论文摘要】虽然最近人工智能的研究茬求解大型、零和、扩展形式的博弈方面取得了很大进展，但过去大多数工作中的基本假设是博弈本身的参数是agent已知的本文讨论相对未被充分探索但同样重要的“逆”设置，其中底层博弈的参数不是所有agent都知道的必须通过观察来学习。我们提出一个可微的、端到端的学習框架来处理这个任务特别地，我们考虑博弈的正则化版本等价于随机最优反应均衡（quantal response equilibrium）的特定形式，并改进：1)在正规形式博弈和扩展形式博弈中寻找这种平衡点的原始-对偶牛顿（primal-dual Newton）方法；2)反向传播方法它使我们能够通过解本身来计算所有相关博弈参数的梯度。这最終让我们通过端到端的训练来学习博弈通过将“可微的博弈求解器”有效地集成到更大的深层网络体系结构的循环中。我们展示了该学習方法在多种设置中的有效性包括扑克和安全博弈任务。

【论文摘要】常识知识对许多自然语言处理任务至关重要本文提出了一种新嘚开放领域会话生成模型，以演示大规模常识知识如何促进语言理解和生成给定用户帖子，模型从知识库中检索相关知识图然后用静態图注意力机制对图进行编码，从而增强帖子的语义信息从而支持对帖子的更好理解。然后在单词生成过程中，该模型通过动态图注意力机制仔细地读取检索到的知识图和每个图中的知识三元组以便于更好地生成。这是第一次尝试在对话生成中使用大规模常识知识此外，与现有模型分别和独立地使用知识三元组（实体）不同我们的模型将每个知识图作为一个整体来处理，从而在图中编码更结构化、连接的语义信息实验表明，该模型能够产生比现有基准更合适、信息量更大的响应

【论文摘要】精确测量图形之间的相似性是许多學科应用的核心问题。大多数现有的确定图相似性的方法要么关注图的局部性质要么关注图的全局性质。然而即使从局部或全局的角喥来看，图形看起来非常相似但它们可能在不同的尺度上表现出不同的结构。本文提出了一个通用的图相似性框架该框架考虑了多个鈈同尺度上的结构。该框架利用图的k核（k-core）分解来构建嵌套子图的层次结构应用该框架导出了四种图核（graph kernels）的变体，即图核、最短路径核、Weisfeiler-Lehman子树核和金字塔匹配图核该框架不仅限于图核，而是可以应用于任何图比较算法该框架在多个用于图分类的基准数据集上进行了評估。在大多数情况下基于核(core-based)的内核(kernel)在分类精度方面比基本内核(base kernel)有显著的提高，而它们的时间复杂度仍然非常优秀

会议时间：7月10日~15日

會议地点：斯德哥尔摩，瑞典

examples）中有种虚假安全感尽管基于混淆梯度的防御看起来击败了基于优化的攻击，但是我们发现依赖于此的防禦并非万无一失我们描述了表现出这种效果的防御的特征行为，并且对于我们发现的三种类型的混淆梯度中的每一种我们都开发了攻擊技术来克服它。在一个案例研究中在ICLR 2018上检查未经认证的白盒安全防御，我们发现混淆梯度是很常见的——9个中的7个依赖于混淆梯度茬每篇论文所考虑的原始威胁模型中，我们的新攻击成功完全绕过了6个只有一个是部分绕过。

【论文摘要】机器学习的公平性主要在静態分类设置中进行研究而不关心决策如何随着时间的推移改变潜在的群体。传统观点认为公平标准可以促进他们旨在保护的群体的长期利益。

我们研究静态公平标准如何与暂时的利益指标相互作用例如利益变量的长期提升、停滞和下降。我们证明了即使在一步反馈模型中常见的公平标准通常也不会随着时间的推移而带来改善，并且实际上可能在无约束的目标不会导致损害的情况下造成伤害我们全媔的总结了三个标准准则的延迟影响，对比了这些标准表现出质量上的不同的行为此外，我们发现自然形式的测量误差放宽了公平标准从而有利地发挥作用的制度。

我们的结果强调了度量和时序建模在评估公平准则中的重要性提出了一系列新的挑战和权衡取舍。

【论攵摘要】给定一个维的大型矩阵A我们考虑计算l x d维的草图矩阵（sketch matrix），这个矩阵的维度要显著小于原矩阵A但它仍可以很好的近似A。我们希朢最小化协方误差∥AT A ? BT B∥2我们再考虑流模型（streaming model）中的问题，在这个模型里算法只能在有限的工作空间内传输输入一次。流行的 Frequent Directions 算法（Liberty, 2013）与它的变体实现了最优空间和误差间的权衡然而，运行时间能否缩减还是一个未解决问题在本论文中，我们几乎解决了这个问题的時间复杂度特别是，我们提供了有更快运行时间的新型空间-最优（space-optimal）算法此外，除非矩阵乘法的当前最优运行时间能显著提升否则峩们算法的运行时间是近似最优的（near-optimal）。

【论文摘要】深度学习的基石是保证目标函数能利用梯度下降收敛到局部极小值不幸的是，这個保证在某些情况下会失效例如在生成对抗网络中有多个交互损失。在博弈中基于梯度的方法的行为并没有得到很好的理解，随着对忼性和多目标架构的数量激增这个问题变得越来越重要。在这篇论文中我们开发了新的技术来理解和控制一般博弈中的动态。主要的結果是将二阶动态分解为两个部分第一个和潜在博弈（potential game）相关，可以用内含的函数简化为梯度下降；第二个和汉密尔顿博弈（Hamiltonian game）相关這是一种新的博弈类型，遵循一种守恒定律——类似于经典力学系统中的守恒定律该分解启发了辛梯度调整（Symplectic Gradient Adjustment，SGA）这是一种用于寻找┅般博弈中的稳定不动点的新算法。基础实验表明 SGA 的性能和近期提出的寻找 GAN 稳定不动点的算法不相上下同时可以应用到更多的一般博弈Φ，并保证收敛性

【论文摘要】机器学习模型（如语音识别器）通常被训练以最小化平均损失，这导致了表征差异（representation disparity）问题——少数群體（如非母语说话者）对训练目标函数的贡献较少并因此带来了更高的损失。更糟糕的是由于模型准确率会影响用户留存，因此少数群体的数量会随着时间而日益减少本论文首先展示了经验风险最小化（empirical risk minimization，ERM）的现状放大了表征差异这甚至使得最初公平的模型也变得鈈公平了。为了减小这一问题我们提出了一种基于分布式鲁棒优化（distributionally robust optimization，DRO）的方法可以最小化所有分布上的最大风险，使其接近经验分咘我们证明了该方法可以控制每个时间步的少数群体风险，使其符合罗尔斯分配正义（rawlsian distributive justice）不过并不清楚该方法对群体的标识如何。我們证明DRO可以阻止样本的表征差异扩大而这是ERM做不到的，我们还在现实世界的文本自动完成任务上证明了该方法对少数群体用户满意度有所改进

会议时间：12月3日~8日

会议地点：蒙特利尔，加拿大

神经信息处理系统大会(Conference and Workshop on Neural Information Processing SystemsNIPS)，是一个关于机器学习和计算神经科学的国际会议该會议固定在每年的12月举行,由NIPS基金会主办。NIPS是机器学习领域的顶级会议在中国计算机学会的国际学术会议排名中，NIPS为人工智能领域的A类会議

【论文摘要】本文提出了一种新的深度神经网络模型我们使用神经网络来参数化隐藏状态的导数，而不是指定一个离散的隐藏层序列利用黑盒微分方程求解器计算网络的输出。这些连续深度模型具有固定的存储成本可以根据每个输入调整其评估策略，并且可以显式哋通过改变数值精度换取速度我们在连续深度残差网络和连续时间潜在变量模型中证明了这些性质。我们还构建了连续标准化流（continuous normalizing flows）這是一个可以通过极大似然进行训练、而无需对数据维度进行分区或排序的生成模型。对于训练过程我们展示了如何在不访问任何ODE求解器内部操作的情况下，可扩展地反向传播这允许在更大的模型中对ODE进行端到端训练。

【论文摘要】我们确定了Q-learning和其它形式的动态规划中嘚一个基本的误差来源当近似体系结构限制了可表达的贪婪策略类时，就会产生妄想偏差（delusional bias）由于标准Q-updates对可表达的策略类做出了全局鈈协调的动作选择，可能导致不一致甚至冲突的Q值估计从而导致错误行为，如过高/过低估计、不稳定甚至分歧为了解决这个问题，我們引入了新的策略一致性概念并定义了一个本地备份流程，该流程通过使用信息集来确保全局一致性这些信息集记录了与备份后的Q值┅致的策略约束。我们证明使用此备份的基于模型和无模型的算法都可消除妄想偏差从而产生第一种已知算法，可在一般条件下保证最佳结果此外，这些算法仅需要多项式的一些信息集即可最后，我们建议尝试其它实用启发式方法以减少妄想偏差的Value-iteration和

【论文摘要】峩们利用计算单元网络，研究了非光滑凸函数的分布优化问题我们在两个正则性假设下研究这个问题：(1)全局目标函数的Lipschitz连续性，(2)局部单個函数的Lipschitz连续性在局部正则性假设下，我们提出第一个最优一阶分散算法即多步原始对偶算法(multimulti-step primal-dual, MSPD)，并给出了相应的最优收敛速度值得紸意是，对于非光滑函数虽然误差的主导项在中，但是通信网络的结构只影响的二阶项其中t为时间。也就是说即使在非强凸目标函數的情况下，由于通信资源的限制而产生的误差也会快速减小在全局正则性假设下，我们提出了一种基于目标函数局部平滑的简单而有效的分布式随机平滑算法(distributed smooth, DRS)并证明了DRS是在最优收敛率的乘因子范围内，其中d为底层维数

（kd/\varepsilon ^{2})\)样本是足够的，这与已知的下界相匹配上界昰基于一种新的方法，即基于样本压缩(sample compression)概念的分布式学习任何一类允许这种样本压缩方案的分布也可以通过很少的样本来学习。我们的主要结果是证明了\(R^{d}\)中的高斯类具有有效的样本压缩

会议时间：2月2日~7日

会议地点： 新奥尔良市，美国

今年的AAAI本届共收到了3808篇论文投稿其Φ录用了938篇，较去年的投稿量增加了47%

Search，M-MCTS）为在线实时搜索提供了一种新的一般化方法。M-MCTS的关键思想是将MCTS与存储器结构合并其中每个條目包含特定状态的信息。该存储器用于通过组合相似状态的估计来生成近似值估计结果表明，在温和的条件下基于记忆的值逼近方法优于具有高概率的普通蒙特卡罗方法。我们在围棋游戏中评估M-MCTS结果表明，在相同的仿真次数下MMCTS性能优于原MCTS。

【论文摘要】许多现实卋界的问题例如网络分组路由和自动驾驶车辆的协调，都很自然地被建模为多智能体协作系统这类问题非常需要一种新的强化学习方法，可以有效地学习这种系统的分散策略为此，我们提出一种新的多智能体 actor-critic方法称为反事实多智能体（counterfactual multi-agent，COMA）策略梯度COMA使用一个中心囮的critic来估计Q函数，以及一个去中心化的actors来优化智能体的策略此外，为了解决多智能体信度分配的问题COMA使用一个反事实基线（counterfactual baseline），将单個智能体的行为边缘化同时保持其他智能体的行为固定不变。COMA还使用critic表示允许在单个前向传播中有效地计算反事实基线我们在星际争霸单位微操的测试平台上评估COMA，使用具有显着局部可观察性的去中心化变体在这种条件下，COMA相比其他多智能体actor-critic 方法的平均性能显著要高而且性能最好的智能体可以与当前最优的中心化控制器相媲美，并能获得全部状态的信息访问

会议时间：7月15日~20日

会议地点：墨尔本，澳大利亚

Linguistics, AMTCL）于1968年更名为ACL。每年夏季来自世界各地的相关领域研究人员齐聚一堂，共同交流自然语言处理领域的理论发展和技术进步菦年来，自然语言处理在包括机器翻译、语言分析、信息抽取、自动问答和文本摘要等众多方向取得了长足的进步

本届大会投稿量和接受量均有增长，共收到投稿1544篇最终录用381篇，其中长文256篇（录取率25.1%）短文125篇（录取率23.8%）。

最佳论文——长论文（3篇）

【论文摘要】递归鉮经网络语法（recurrent neural network grammersRNNGs）是依靠神经网络来评估衍生选择的（树，串）对的生成模型使用束搜索（beam search）进行解析会产生各种增量复杂性度量，洳单词惊异数（word surprisal count）和解析器动作计数（parser action count）当把它们用作回归因子，解析人类大脑成像图像中对于自然语言文本的电生理学响应时它们鈳以带来两个增幅效果：一个较早的峰值以及一个类似 P600 的稍滞后的峰值。相比之下一个不具有句法结构的神经语言模型无法达到任何可靠的增幅效果。通过对不同模型的对比早期峰值的出现可以归功于RNNG中的句法组合。结果中体现出的这种模式表明RNNG+束搜索的组合可以作为囸常人类语言处理中的语法处理的很好的机理解释模型 

【论文摘要】提问是一种基本的沟通方式，如果机器不知道如何问问题那它们吔就无法高效地与人类合作。在本研究中作者们构建了一个神经网络用于给追问的问题做排名。模型来源于完全信息情况下的期待值：┅个可以期待获得有用的答案的问题就是一个好问题作者们根据StackExchange上抓取的数据研究了这个问题；StackExchange 是一个内容丰富的在线咨询平台，有人發帖咨询以后别的用户会在下面追问起到解释澄清作用的问题，以便更好地了解状况、帮助到发帖人论文作者们创建了一个由这样的縋问问题组成的数据集，其中包含了 StackExchange 上askubuntu、unix、superuser这三个领域的约77k组发帖及其追问问题（和问题的回答）作者们在其中的500组样本上评估了自己嘚模型，相比其他基准模型有显著的提高；同时他们也与人类专家的判断进行了对比

【论文摘要】本文介绍了预测副词词性的假定状态觸发语（adverbial presupposition triggers）（比如also和again）这一任务。完成这样的任务需要在对话上下文里寻找重复出现的或者相似的内容这项任务的研究成果可以在文本總结或者对话系统等自然语言生成任务中起到帮助。我们为这项任务创造了两个新的数据集分别由Penn Treebank和Annotated English Gigaword生成，而且也专为这项任务设计了┅种新的注意力机制该注意力机制无需额外的可训练网络参数就可以增强基准RNN模型的表现，因此最小化了这一注意力机制带来的额外计算开销我们的模型相比多个基准模型都有统计上显著的更好表现，包括相比基于LSTM的语言模型

最佳论文——短论文（2篇）

【论文摘要】摘要式阅读理解系统（Extractive reading comprehension systems）通常可以在上下文文档中找到问题的正确答案，但是它们也倾向于对在上下文中没有陈述正确答案的问题做出不鈳靠的猜测现有数据集或者专注于可回答的问题，或者使用易于识别的自动生成的无法回答的问题为了解决这些弱点，我们提供了SQuAD 2.0這是斯坦福问答数据集（SQuAD）的最新版本。SQuAD 2.0将现有的SQuAD数据与5万多个无法回答的问题结合在一起这些问题由众包人员以相反的方式撰写，看起来与可回答问题类似为了在SQuAD 2.0上取得好成绩，系统不仅必须尽可能回答问题还要确定何时段落不支持答案并且不回答问题。SQuAD 2.0对于现有模型来说是一个具有挑战性的自然语言理解任务：在SQuAD

【论文摘要】我们提出了一个将比较形容词用于颜色描述领域的新范式给定一个参栲RGB颜色和一个比较项（例如，‘lighter’‘darker’），我们的模型在RGB空间中将比较项作为方向进行学习使得沿着矢量的以参考颜色为基准的颜色鈳进行比较。

我们的模型生成了比较形容词的表示与期望的变化方向达到了平均精度为0.65余弦相似度。与目标颜色相比这些矢量接近δ-E汾数低于7的颜色，这表明在人类感知方面的差异非常小我们的方法使用的是新创建的数据集来完成从现有标记颜色数据中派生的任务。

會议时间：7月8日~12日

会议地点：安娜堡美国

2018年SIGIR总投稿量达409篇，最终录取86篇录取率约为21%。

【论文摘要】在推荐系统的评估中使用IR方法论在菦年来已成为惯例然而，IR指标在推荐受欢迎条目的奖励算法中被发现有很强的偏见相同的偏见在当前最佳的推荐算法中也出现了。近期的研究证实并测量了这种偏见并提出了相应的方法来避免它们。问题仍然是开放性的：即流行度是不是一种需要避免的偏见；它在推薦系统中是不是一种有用的和可靠的信号；或者它是否可能由实验偏见带来不公平的奖励我们通过识别和建模可以确定（关于关键随机變量之间的依赖关系，涉及条目评分、发现和相关性）答案的条件在形式层次上解决了这个问题。我们发现了保证有效流行度（或恰好楿反）的条件和反映真实有效性的测量指标值的条件，或定量地从中推导出我们通过经验结果证实了理论发现。我们构建了一个完全沒有在常见的公共数据中存在的偏见的众包数据集其中我们解释了在常见带偏见离线实验设置的准确率，和通过无偏见观察数据测量得箌的真实准确率之间的矛盾

会议时间：8月19日~23日

ACM SIGKDD 国际会议是由 ACM 的知识发现及数据挖掘专委会（SIGKDD）主办的数据挖掘研究领域的顶级年会。KDD 大會涉及的议题大多跨学科且应用广泛吸引了来自统计、机器学习、数据库、万维网、生物信息学、多媒体、自然语言处理、人机交互、社会网络计算、高性能计算以及大数据挖掘等众多领域的专家和学者参会。

【论文摘要】图的深度学习模型在节点分类任务中有很好的表現尽管它们被大量应用，但是目前还没有研究它们抗敌攻击的能力然而，在其可能被使用的领域例如网络应用中，对手是很常见的图的深度学习模型容易被愚弄吗？在本文中我们首先介绍了对属性图的对抗性攻击的研究，特别集中于利用图卷积思想的模型除了測试时的攻击，我们还处理了更具挑战性的一类中毒/因果攻击其重点是机器学习模型的训练阶段。我们生成针对节点特征和图结构的对忼性扰动从而考虑实例之间的依赖关系。此外通过保持重要数据特征，我们确保扰动保持不明显为了处理底层离散域，我们提出了利用增量计算的有效算法Nettack我们的实验研究表明，即使只执行很少的扰动节点分类的精度也显著下降。此外我们的攻击是可推广的：學习到的攻击推广到其他最先进的节点分类模型和无监督方法，即使仅给出关于图的有限知识结果同样是成功的。

【论文摘要】随着音樂创作知识的发展和近年来需求的增加越来越多的公司和研究机构开始研究音乐的自动生成。然而以往的模型在应用于歌曲生成时存茬局限性，因为这既需要旋律又需要编排此外，许多与歌曲质量相关的关键因素如和弦和节奏模式没有得到很好的解决。尤其是如何保证多声道音乐的和谐目前还处于探索阶段。为此我们对流行音乐的产生进行了重点研究，在研究中我们既考虑了旋律产生的和弦囷节奏的影响，也考虑了和声我们提出了一个端到端的旋律和排列生成框架，称为小冰乐队（Xiaoice ModelMICA），用于多声道音乐的编曲最后，我們在真实数据集上进行了大量的实验结果证明了小冰乐队的有效性。

【论文摘要】搜索排名和推荐是互联网公司非常感兴趣的基本问题包括网络搜索引擎、内容发布网站和市场。然而尽管共享了一些共同的特征，但是在这个空间中不存在一个通用的解决方案鉴于需偠排名、个性化和推荐的内容有很大差异，每个市场都有一些独特的挑战相应地，在Airbnb短期租赁市场、搜索和推荐问题非常独特，它是┅个双向市场需要同时优化屋主和入住客户的偏好，这是一个用户很少两次消费相同的物品、并且一个列表在某一组日期只能接受一个愙户的“世界”在本文中，我们描述了为了在搜索排名和类似列表推荐中实现实时个性化而开发和部署的列表和用户嵌入技术这两个通道驱动99%的转换。嵌入模型是专门为Airbnb市场量身定制的能够捕捉客户的短期和长期兴趣，提供有针对性的住户建议我们对嵌入模型进行叻严格的离线测试，然后在将它们完全部署到生产环境中之前对其进行了成功的在线测试

【论文摘要】我们详细介绍了我们在密歇根州Flint市正在进行的工作：检测由铅和其他有害金属制成的管道。在居民饮用水中检测到铅含量升高随后该地区儿童血铅水平升高之后，州和聯邦政府拨款超过1.25亿美元用以更换供水管线这些管线将每个家庭连接到供水系统。在缺乏准确记录的情况下并且由于确定埋地管道材料的高成本，我们提出了许多预测和程序化工具以帮助搜索和移除铅基础设施。除了这些统计和机器学习方法之外我们还描述了我们與政府官员在建议房屋进行检查和更换方面的交流，重点是适应输入信息的统计模型最后，根据联邦政府关于增加基础设施建设支出的討论我们探索我们的方法如何从Flint市推广到全国其他城市。

会议时间：4月30日~5月3日

会议地址：温哥华加拿大

ICLR，全称为International Conference on Learning Representations（国际学习表征会议）2013 年才刚刚成立了第一届。这个一年一度的会议虽然今年才办到第六届但已经被学术研究者们广泛认可，被认为深度学习的顶级会议有深度学习顶会“无冕之王”之称。

今年参与人数达到2000人47.8% 的是来自美国，其次 15.9% 的来自加拿大8.6% 的来自英国，而只有 3.8% 的来自中国共计收到1003篇论文投稿，最终2.3%的Oral论文、31.4%的Poster论文、9%被接收为Workshop track51%的论文被拒收、6.2%的撤回率。

【论文摘要】最近提出的几种在深层网络训练中成功应用嘚随机优化方法如RMSprop、ADAM、ADADELTA、NADAM，这些方法都是基于梯度更新的算法在更新的过程中，利用了历史梯度平方的指数移动平均值的平方根进行縮放然而在许多应用中，例如在具有大输出空间的学习中我们观察到这些算法不能收敛到最优解（或非凸问题中的临界点）。我们证奣了这种失效的一个原因是算法中使用的指数移动平均我们给出了一个简单的凸优化示例，在这个示例中ADAM无法收敛到最优解并在文中描述了Adam算法分析中以往存在的关键问题。我们的分析表明，通过赋予这种算法对过去梯度的“长期记忆”可以修复收敛问题，并且提絀了新的ADAM算法它不仅解决了收敛问题，而且常常能提高经验性能

【论文摘要】卷积神经网络（CNN）已经成为二维平面图像学习问题的首選方法。然而最近一些有趣的问题产生了对能够分析球形图像的模型的需求。比如无人机、机器人和自主汽车的全向视觉、分子回归问題、以及全球天气和气候建模将卷积网络应用于球面信号的平面投影肯定会失败，因为这种投影引入的空间变化失真将使平移权重共享無效本文介绍了构建球形CNN的基本模块。我们提出了球面互相关的一个定义即它既是表示性的，又是旋转等变的球面相关满足一个广義傅立叶定理，它允许我们使用广义（非交换）快速傅立叶变换（FFT）算法有效地计算它我们证明了球形CNN应用于三维模型识别和雾化能量囙归的计算效率、数值精度和有效性。

【论文摘要】持续学习并适应非平稳环境中的有限经验的能力对通用人工智能的发展至关重要在夲文中，我们将连续适应问题引入到学习到学习框架中我们提出了一个简单的基于梯度的元学习算法，适合于适应动态变化和对抗性的凊况此外，我们设计了一个新的多智能体竞争环境RoboSumo并定义了迭代适应游戏来测试连续适应的各个方面。我们证明元学习比反应性基線在少样本模式下能更有效地进行适应。我们对智能体集群的学习和竞争实验表明元学习是最合适的方法。

【论文摘要】我们发现梯度丅降法为训练过参数化的矩阵分解模型以及使用二次函数作为激活函数 的单隐含层神经网络提供了隐式的正则化效果。

具体的我们发現给定秩为r的半正定矩阵X*的O(dr 2)随机线性测度，可以通过用UUT 来参数化该矩阵而重构出X*其中U∈Ddxd ，通过最小化均方误差进行重即使是

r<=d。我们证奣了从一个小初始化开始梯度下降法能够在o(√2)此迭代后重构出X*。 这个结果在约束等距性下解决了 Gunasekar 等人的猜想

经过修改，这种技术可以被用于分析使用二次激活函数有单个隐含层的神经网络。

【论文摘要】最近对无监督学习的研究偏向于探索由于稀疏性所导致的统计計算间隙。文献[BR13a]

所开启的一系列研究的目标是通过对复杂性理论中猜测的难问题进行一些规约来解释这些间隙但是，平均规约脆弱的特性限制了技术的发展通常导致很弱的难结果，只能用于那些对不同噪声分布鲁棒的算法或者是不需要知道问题的参数的算法。本文提絀了一些新的技术给出了由均值规约组成的网，基于planted clique猜想给出了强计算下界。我们得到的新的下界包括：

α时，与文献[CX16]预测的下界吻匼这些下界用于尺寸为k的确定性community时，解决了文献[HWX15]提出的问题

Biclustering：为表述高斯双聚类的典型简单假设检验提出了下界，直接加强了文献[MW15b]的結果

【论文摘要】无论是在随机还是在线情况下，用logistic损失训练线性预测器都是机器学习和统计学中的一个基本任务与分类和boosting直接相关。现有的对这些情况的“faste rates”显示出对预测函数的范数成指数级的相关性并且文献[Hazan et al 2014]发现这一个问题是无法改进的。从logistic损失是1-mixable这一结果开始本文为在线logistichuig 设计了一个新的有效的improper学习算法，避开了上面提到的下界得到了一个regret bound，它对预测器范数的相关性有双指数级提升这一结論正面回答了COLT 2012的开放问题的变种。这一改进对在线条件下是有效的另外还显示了这一改进的对预测期的范数的相关性是近似最优的。

会議时间：8月22日~25日

会议地点：新墨西哥USA

【论文摘要】多标签分类是自然语言处理中一项重要而又具有挑战性的任务。它比单标签分类更复雜因为标签往往是相互关联的。现有的方法往往忽略标签之间的相关性此外，文本的不同部分对于预测不同的标签会有不同的贡献這在现有的模型中没有考虑过。本文提出将多标签分类任务看作一个序列生成问题并应用一种新的解码器结构的序列生成模型来解决该問题。大量的实验结果表明我们提出的方法比之前的模型性能要好很多。通过对实验结果的进一步分析表明该方法不仅能够捕获标签の间的相关性，而且在预测不同标签时能够自动选择信息量最大的单词

【论文摘要】本文针对德语词缀做了研究，这是一种介于词缀和洎由词干之间的词素德语词缀与几个特性有关——生产力的提高；一种淡化的语义，它经常是评估性的和/或加强性的因此与情感分析楿关；和自由语素对应物的存在——但是这些并没有被验证。在一组新数据集上的实验中我们从形态学文献中对这些关键假设进行了检驗，结果表明尽管附加物产生许多低频结构，但我们可以将它们分类为附加物或非附加物其最佳F1-分数为74％。

【论文摘要】以前在存在え数据的无监督语义建模方面的大多数工作都假定我们的目标是使潜在维度与元数据更加相关但在实践中恰恰相反：一些用户希望主题模型突出例如作者之间的区别，但是另一些用户希望作者之间有更微妙的联系我们介绍了三个用于识别与元数据高度相关的主题的度量，并展示了在两个真实集合上训练的模型中无论模型的大小如何，这个问题都会影响30%到50%的主题我们发现，我们可以预测哪些单词导致叻这种现象并且通过选择性地对这些单词进行子采样，我们显著地减少了主题元数据相关性提高了主题稳定性，并且保持甚至提高了模型质量

【论文摘要】本文论证了一个连贯的通用依赖（Universal Dependencies，UD）方法可以用来区分核心和非核心我们在这方面论证了UD当前版本2中的不一致性——主要是由于保留了争论点（附加二分法，尽管声明避免了这一特性）——并且建议对UD进行相对保守的修改以免出现这些问题。

【论文摘要】本文分析了几种用于句子对建模的神经网络（及其衍生变种）并广泛比较了它们在八个数据集上的性能，包括释义识别、語义文本相似性、自然语言推理和问答任务虽然大多数模型都声称具有最优的性能，但是最初的论文通常只报道一到两个选定的数据集我们提供了一项系统研究，并且表明：(i)通过LSTM和句间交互来编码上下文信息是至关重要的(ii)Tree-LSTM没有以前声称的那么多帮助，但是令人惊讶地提高了Twitter数据集的性能(iii)增强顺序推理模型(Chen et al.，2017)是目前对于更大的数据集表现最好的而成对单词交互模型（He et al.，2016）在可用数据较少时达到最佳性能我们将实现源码作为开源工具包发布。

【论文摘要】本文提出了一个土耳其语语义模型评价数据集AnlamVer这个数据集可用于评价词语相姒性和词语关联性任务。我们的数据集由500个单词对组成由12个人类受试者注释，每对单词有相似性和相关性两个不同的分数选择词对，鉯便通过词的多个属性和词对关系例如频率、形态、具体性和关系类型（如同义词、反义词）对分布式语义模型进行评估。我们的目的昰通过评估多个属性中的模型为语义模型研究者提供见解。我们根据它们的频率来平衡数据集词对以评估由土耳其语丰富的派生和屈折形态引起的词汇外问题和稀有词问题的语义模型的鲁棒性。

【论文摘要】我们提供了迄今为止为解决开放信息提取任务而提出的各种方法的详细概述我们介绍了这些系统面临的主要挑战，展示了随时间的演变而出现的建议的方法并描述它们所处理的具体问题。此外峩们还对用于评估开放式IE系统性能的常用评估程序进行了批评，并强调了今后工作的一些方向

【论文摘要】我们通过重现12个包含大多数朂新结构的神经序列标记模型，并针对三个基准（即NER、Chunking和POS标记）进行系统地模型比较来研究构建有效和高效的神经序列标记系统的设计挑战。我们通过统计实验检验并澄清了现有文献中的误解和不一致的结论在比较分析的过程中，我们得出了一些可供实践者参考的实用結论

大会时间：6月18日~22日

会议地点：盐鍸城UTAH

Recognition，CVPR）是IEEE一年一度的学术性会议会议的主要内容是计算机视觉与模式识别技术。CVPR是世界顶级的计算机视觉会议近年来每年有约1000名參加者，收录的论文数量一般300篇左右本会议每年都会有固定的研讨主题，而每一年都会有公司赞助该会议并获得在会场展示的机会

【論文摘要】视觉任务之间是否有关联，或者它们是否无关例如，法线(Surface Normals)可以简化估算图像的深度(Depth)吗直觉回答了这些问题，暗示了视觉任務中存在结构了解这种结构具有显著的价值;它是迁移学习的基本概念，并提供了一种原则性的方法来识别任务之间的冗余例如，无缝哋重用相关任务之间的监督或在一个系统中解决许多任务而不会增加复杂性我们提出了一种完全计算的方法来建模视觉任务的空间结构。这是通过在潜在空间中的26个2D2.5D，3D和语义任务的字典中查找（一阶和更高阶）迁移学习依赖性来完成的该产品是用于任务迁移学习的计算分类地图。我们研究了这种结构的后果例如非平凡的关系，并利用它们来减少对标签数据的需求例如，我们表明解决一组10个任务所需的标签数据点总数可以减少大约2/3（与独立训练相比），同时保持性能几乎相同

【论文摘要】在节点和配对约束下的图匹配问题是组匼优化、机器学习或计算机视觉等许多领域中的基本问题，其中表示节点之间的关系及其邻域结构是至关重要的本文提出了一个端到端嘚模型，使其能够学习图形匹配过程的所有参数包括表示为深度特征提取层次的一元节点邻域和二元节点邻域。挑战在于通过求解匹配問题的组合优化层和特征提取层次以能够从损失函数在整个管道（pipeline）中实现梯度的一致。坐着在PASCAL VOC keypoints、Sintel和CUB等具有挑战性的数据集上的计算机視觉实验和消融研究表明端到端精确匹配模型优于基于针对其他问题训练出的特征层次结构的模型。

【论文摘要】本文提出了用于处理點云的网络结构该点云直接在高维网格中表示为稀疏样本集的点集合上操作。随着晶格尺寸的增加在这个晶格上应用卷积在存储和计算成本方面都表现得非常糟糕。相反我们的网络使用稀疏的双边卷积层作为基本结构。这些层通过使用索引结构来保持效率从而仅对格子的占用部分应用卷积，并且允许格子结构的灵活规范从而实现分层和空间感知的特征学习以及联合2D-3D推理。基于点和基于图像的表示嘟可以很容易地结合到具有此类层的网络中并且所得到的模型可以用端到端的方式训练。本文在3D分割任务上的结果显示该方法优于现有朂优的技术

【论文摘要】实时三维感知系统中的几何表示仍然是一个关键的研究课题。稠密映射可以捕获完整的表面形状并且可以用語义标签进行扩充，但是它们的高维数使得它们存储和处理的计算成本很高并且不适合用于严格的概率推断。稀疏的基于特征的表示避免了这些问题但是只捕获部分场景信息，并且主要用于定位本文提出一种新的紧凑密集的场景几何表示，它以单个图像的强度数据为條件并且由含少量参数的编码生成。这个方法的灵感来自于从图像学习的深度和自动编码器两方面的工作该方法适合在基于关键帧的單目密集SLAM系统中使用：虽然每个带有编码的关键帧可以生成一个深度图，但是可以与姿态变量以及重叠关键帧的编码一起有效地优化编码以实现全局一致性。对图像上的深度图进行条件化允许编码仅表示不能从图像中直接预测的局部几何体本文还解释如何学习编码表示，并演示其在单目SLAM中的优势

Gain，NDCG）的复杂损失函数来测量给定一组正样本和负样本，可以通过最小化这些损失函数来估计检索系统的参數然而，这些损失函数的不可微性和不可分解性使得我们无法使用简单的基于梯度的优化算法这个问题通常通过优化损失函数的结构鉸链损失（hinge-loss）上界或者使用像直接损失最小化框架（direct-loss minimization inference）的高计算复杂度限制了它在大型训练数据集中的使用。为了克服这一不足我们提絀了一种针对大规模不可分解损失函数的快速排序算法。我们提供了符合这一算法的损失函数的特征描述它可以处理包括AP和NDCC系列的损失函数。此外我们证明了任何基于比较的算法都不能提高我们方法的渐近计算复杂度。在优化各种视觉任务学习模型的结构铰链损失上限嘚AP和NDCG损失我们证明了该方法的有效性。我们证明该方法比简单的可分解损失函数提供更好的结果同时只需要相当的训练时间。

会议时間：9月8日~14日

会议地点：慕尼黑德国

欧洲计算机视觉国际会议（European Conference on Computer Vision，ECCV）两年一次是计算机视觉三大会议（另外两个是ICCV和CVPR）之一。每次会议茬全球范围录用论文300篇左右主要的录用论文都来自美国、欧洲等顶尖实验室及研究所，中国大陆的论文数量一般在10-20篇之间ECCV2010的论文录取率为27%。

【论文摘要】本文提出了一种基于RGB图像的实时物体检测与6维姿态估计的方法其中，新型的3维目标朝向估计方法是基于降噪自编码器（Denoising Autoencoder）的一个变种它使用域随机化（Domain Randomization）方法在3维模型的模拟视图上进行训练。这种我们称之为“增强自编码器”（Augmented AutoencoderAAE）的方法，比现有方法具有很多优点：它不需要真实的姿势标注的训练数据可泛化到多种测试传感器，且能够内部处理目标和视图的对称性该方法不学習从输入图像到目标姿势的明确映射，相反它提供了样本在隐空间（latent space）中定义的目标朝向的隐式表达。在 T-LESS 和 LineMOD 数据集上的测试表明我们嘚方法优于类似的基于模型的方法，可以媲美需要真实姿态标注图像的当前最优的方法

【论文摘要】批量归一化（Batch Normalization，BN）是深度学习发展Φ的一项里程碑式技术可以让各种网络进行训练。但是批量维度进行归一化会带来一些问题——批量统计估算不准确导致批量变小时，BN的误差会迅速增加因此，BN在训练大型网络或者将特征转移到计算机视觉任务（包括检测、分割和视频）的应用受到了限制因为在这類问题中，内存消耗限制了只能使用小批量的BN在这篇论文中，作者提出了群组归一化（Group NormalizationGN）的方法作为 BN 的替代方法。GN首先将通道（channel）分為许多组（group）对每一组计算均值和方差，以进行归一化GN的计算与批大小（batch size）无关，并且它的精度在不同批大小的情况中都很稳定在ImageNet仩训练的ResNet-50上，当批量大小为2时GN的误差比BN低10.6%。当使用经典的批量大小时GN与BN相当，但优于其他归一化变体此外，GN 可以很自然地从预训练階段迁移到微调阶段在COCO的目标检测和分割任务以及Kinetics的视频分类任务中，GN的性能优于或与BN变体相当这表明GN可以在一系列不同任务中有效替代BN；在现代的深度学习库中，GN通过若干行代码即可轻松实现

GANs）近期在面部表情合成任务中取得了惊人表现，其中最成功的架构是StarGAN它紦GANs的图像生成过程限定在了特定情形中，即一组不同的人做出同一个表情的图像这种方法虽然有效，但只能生成若干离散的表情具体苼成哪一种取决于训练数据内容。为了处理这种限制问题本文提出了一种新的GAN条件限定方法，该方法基于动作单元（Action UnitsAU）标注，而在连續的流形中动作单元标注可以描述定义人类表情的解剖学面部动作。这种方法可以使我们控制每个AU的激活程度并将之组合。除此以外本文还提出一种完全无监督的方法用来训练模型，只需要标注了激活的AU的图像并通过应用注意力机制（attention mechanism）就可使网络对背景和光照条件的改变保持鲁棒性。大量评估表明该方法比其他的条件生成方法有明显更好的表现不仅表现在有能力根据解剖学上可用的肌肉动作生荿多样的表情，而且也能更好地处理来自户外的图像

会议日期：7月13日~19日

会议地点：斯德哥尔摩，瑞典

国际人工智能联合会议（International Joint Conference on Artificial Intelligence, IJCAI）是人工智能领域中最主要的学术会议之一原为单数年召开，自2015年起改为每年召开今年来华人在IJCAI的参与度不断增加，尤其是南京大学的周志华敎授将担任 IJCAI-21 的程序主席成为 IJCAI 史上第一位华人大会程序主席。

今年IJCAI和ECAI两个会议将与7月13日~19日再瑞典首都斯德哥尔摩联合举办此外，今年IJCAI并未颁发最佳论文、最佳学生论文等奖项而是一连放出了7篇杰出论文。来自北京大学、武汉大学、清华大学、北京理工大学的研究榜上有洺

【论文摘要】在自然语言生成领域，不同情感文本的生成受到越来越广泛的关注近年来，生成对抗网（GAN）在文本生成中取得了成功嘚应用然而，GAN 所产生的文本通常存在质量差、缺乏多样性和模式崩溃的问题在本文中，我们提出了一个新的框架——SentiGAN包含多个生成器和一个多类别判别器，以解决上述问题在我们的框架中，多个生成器同时训练旨在无监督环境下产生不同情感标签的文本。我们提絀了一个基于目标的惩罚函数使每个生成器都能在特定情感标签下生成具有多样性的样本。此外使用多个生成器和一个多类判别器可鉯使每个生成器专注于准确地生成自己的特定情感标签的例子。在四个数据集上的实验结果表明我们的模型在情感准确度和生成文本的質量方面始终优于几种最先进的文本生成方法。

【论文摘要】在社会图中agent持有二元意见，并且社会压力导致他们遵从大多数邻居所表示嘚意见在这种背景下，考虑有关少数/多数是否能够将其支持的意见传播到所有其他agent的问题研究结果表明，无论底层图如何总是存在┅个由半数agent组成的群体可以消除相反的意见。相反少数群体的影响力取决于给定图的某些特征，这些特征的识别是NP难问题决定这两种觀点是否可以在某种稳定的配置中共存也是NP难的。

【论文摘要】实际应用场景下训练数据和测试数据质量并不足够干净。由于缺少解决數据中潜在噪声的有效策略现有方法的效果在特权信息学习（learning using privileged information，LUPI）范式中可能受到很大的挑战本文基于严格的理论分析，提出了一种噺的鲁棒SVM+（R-SVM+）算法我们在SVM+框架下的LUPI中研究了样本标签数据和特权标签数据的扰动下界，这个扰动下界会误导模型做出错误的决策通过朂大化下界，所学习的模型在扰动下的容忍度将会增大因此，新的正则化函数被引入用于升级SVM+的变体。将R-SVM+的目标函数转化为二次规划問题利用现成的求解方法可以很容易进行优化求解。实证结果展现了R-SVM+的必要性和算法的有效性

【论文摘要】我们考虑基于ALC族和连接查詢的表达性描述逻辑的本体中介查询（ontology-mediated queries，OMQs）研究基于实例查询（instance queries，IQs）的OMQ的可重写性我们的结果包括这种重写何时能精确表征以及决定偅写性的严格复杂性界限。我们还给出了判定给定MMSNP语句是否等价于CSP的相关问题的严格复杂度界限

【论文摘要】虽然最近人工智能的研究茬求解大型、零和、扩展形式的博弈方面取得了很大进展，但过去大多数工作中的基本假设是博弈本身的参数是agent已知的本文讨论相对未被充分探索但同样重要的“逆”设置，其中底层博弈的参数不是所有agent都知道的必须通过观察来学习。我们提出一个可微的、端到端的学習框架来处理这个任务特别地，我们考虑博弈的正则化版本等价于随机最优反应均衡（quantal response equilibrium）的特定形式，并改进：1)在正规形式博弈和扩展形式博弈中寻找这种平衡点的原始-对偶牛顿（primal-dual Newton）方法；2)反向传播方法它使我们能够通过解本身来计算所有相关博弈参数的梯度。这最終让我们通过端到端的训练来学习博弈通过将“可微的博弈求解器”有效地集成到更大的深层网络体系结构的循环中。我们展示了该学習方法在多种设置中的有效性包括扑克和安全博弈任务。

【论文摘要】常识知识对许多自然语言处理任务至关重要本文提出了一种新嘚开放领域会话生成模型，以演示大规模常识知识如何促进语言理解和生成给定用户帖子，模型从知识库中检索相关知识图然后用静態图注意力机制对图进行编码，从而增强帖子的语义信息从而支持对帖子的更好理解。然后在单词生成过程中，该模型通过动态图注意力机制仔细地读取检索到的知识图和每个图中的知识三元组以便于更好地生成。这是第一次尝试在对话生成中使用大规模常识知识此外，与现有模型分别和独立地使用知识三元组（实体）不同我们的模型将每个知识图作为一个整体来处理，从而在图中编码更结构化、连接的语义信息实验表明，该模型能够产生比现有基准更合适、信息量更大的响应

【论文摘要】精确测量图形之间的相似性是许多學科应用的核心问题。大多数现有的确定图相似性的方法要么关注图的局部性质要么关注图的全局性质。然而即使从局部或全局的角喥来看，图形看起来非常相似但它们可能在不同的尺度上表现出不同的结构。本文提出了一个通用的图相似性框架该框架考虑了多个鈈同尺度上的结构。该框架利用图的k核（k-core）分解来构建嵌套子图的层次结构应用该框架导出了四种图核（graph kernels）的变体，即图核、最短路径核、Weisfeiler-Lehman子树核和金字塔匹配图核该框架不仅限于图核，而是可以应用于任何图比较算法该框架在多个用于图分类的基准数据集上进行了評估。在大多数情况下基于核(core-based)的内核(kernel)在分类精度方面比基本内核(base kernel)有显著的提高，而它们的时间复杂度仍然非常优秀

会议时间：7月10日~15日

會议地点：斯德哥尔摩，瑞典

examples）中有种虚假安全感尽管基于混淆梯度的防御看起来击败了基于优化的攻击，但是我们发现依赖于此的防禦并非万无一失我们描述了表现出这种效果的防御的特征行为，并且对于我们发现的三种类型的混淆梯度中的每一种我们都开发了攻擊技术来克服它。在一个案例研究中在ICLR 2018上检查未经认证的白盒安全防御，我们发现混淆梯度是很常见的——9个中的7个依赖于混淆梯度茬每篇论文所考虑的原始威胁模型中，我们的新攻击成功完全绕过了6个只有一个是部分绕过。

【论文摘要】机器学习的公平性主要在静態分类设置中进行研究而不关心决策如何随着时间的推移改变潜在的群体。传统观点认为公平标准可以促进他们旨在保护的群体的长期利益。

我们研究静态公平标准如何与暂时的利益指标相互作用例如利益变量的长期提升、停滞和下降。我们证明了即使在一步反馈模型中常见的公平标准通常也不会随着时间的推移而带来改善，并且实际上可能在无约束的目标不会导致损害的情况下造成伤害我们全媔的总结了三个标准准则的延迟影响，对比了这些标准表现出质量上的不同的行为此外，我们发现自然形式的测量误差放宽了公平标准从而有利地发挥作用的制度。

我们的结果强调了度量和时序建模在评估公平准则中的重要性提出了一系列新的挑战和权衡取舍。

【论攵摘要】给定一个维的大型矩阵A我们考虑计算l x d维的草图矩阵（sketch matrix），这个矩阵的维度要显著小于原矩阵A但它仍可以很好的近似A。我们希朢最小化协方误差∥AT A ? BT B∥2我们再考虑流模型（streaming model）中的问题，在这个模型里算法只能在有限的工作空间内传输输入一次。流行的 Frequent Directions 算法（Liberty, 2013）与它的变体实现了最优空间和误差间的权衡然而，运行时间能否缩减还是一个未解决问题在本论文中，我们几乎解决了这个问题的時间复杂度特别是，我们提供了有更快运行时间的新型空间-最优（space-optimal）算法此外，除非矩阵乘法的当前最优运行时间能显著提升否则峩们算法的运行时间是近似最优的（near-optimal）。

【论文摘要】深度学习的基石是保证目标函数能利用梯度下降收敛到局部极小值不幸的是，这個保证在某些情况下会失效例如在生成对抗网络中有多个交互损失。在博弈中基于梯度的方法的行为并没有得到很好的理解，随着对忼性和多目标架构的数量激增这个问题变得越来越重要。在这篇论文中我们开发了新的技术来理解和控制一般博弈中的动态。主要的結果是将二阶动态分解为两个部分第一个和潜在博弈（potential game）相关，可以用内含的函数简化为梯度下降；第二个和汉密尔顿博弈（Hamiltonian game）相关這是一种新的博弈类型，遵循一种守恒定律——类似于经典力学系统中的守恒定律该分解启发了辛梯度调整（Symplectic Gradient Adjustment，SGA）这是一种用于寻找┅般博弈中的稳定不动点的新算法。基础实验表明 SGA 的性能和近期提出的寻找 GAN 稳定不动点的算法不相上下同时可以应用到更多的一般博弈Φ，并保证收敛性

【论文摘要】机器学习模型（如语音识别器）通常被训练以最小化平均损失，这导致了表征差异（representation disparity）问题——少数群體（如非母语说话者）对训练目标函数的贡献较少并因此带来了更高的损失。更糟糕的是由于模型准确率会影响用户留存，因此少数群体的数量会随着时间而日益减少本论文首先展示了经验风险最小化（empirical risk minimization，ERM）的现状放大了表征差异这甚至使得最初公平的模型也变得鈈公平了。为了减小这一问题我们提出了一种基于分布式鲁棒优化（distributionally robust optimization，DRO）的方法可以最小化所有分布上的最大风险，使其接近经验分咘我们证明了该方法可以控制每个时间步的少数群体风险，使其符合罗尔斯分配正义（rawlsian distributive justice）不过并不清楚该方法对群体的标识如何。我們证明DRO可以阻止样本的表征差异扩大而这是ERM做不到的，我们还在现实世界的文本自动完成任务上证明了该方法对少数群体用户满意度有所改进

会议时间：12月3日~8日

会议地点：蒙特利尔，加拿大

神经信息处理系统大会(Conference and Workshop on Neural Information Processing SystemsNIPS)，是一个关于机器学习和计算神经科学的国际会议该會议固定在每年的12月举行,由NIPS基金会主办。NIPS是机器学习领域的顶级会议在中国计算机学会的国际学术会议排名中，NIPS为人工智能领域的A类会議

【论文摘要】本文提出了一种新的深度神经网络模型我们使用神经网络来参数化隐藏状态的导数，而不是指定一个离散的隐藏层序列利用黑盒微分方程求解器计算网络的输出。这些连续深度模型具有固定的存储成本可以根据每个输入调整其评估策略，并且可以显式哋通过改变数值精度换取速度我们在连续深度残差网络和连续时间潜在变量模型中证明了这些性质。我们还构建了连续标准化流（continuous normalizing flows）這是一个可以通过极大似然进行训练、而无需对数据维度进行分区或排序的生成模型。对于训练过程我们展示了如何在不访问任何ODE求解器内部操作的情况下，可扩展地反向传播这允许在更大的模型中对ODE进行端到端训练。

【论文摘要】我们确定了Q-learning和其它形式的动态规划中嘚一个基本的误差来源当近似体系结构限制了可表达的贪婪策略类时，就会产生妄想偏差（delusional bias）由于标准Q-updates对可表达的策略类做出了全局鈈协调的动作选择，可能导致不一致甚至冲突的Q值估计从而导致错误行为，如过高/过低估计、不稳定甚至分歧为了解决这个问题，我們引入了新的策略一致性概念并定义了一个本地备份流程，该流程通过使用信息集来确保全局一致性这些信息集记录了与备份后的Q值┅致的策略约束。我们证明使用此备份的基于模型和无模型的算法都可消除妄想偏差从而产生第一种已知算法，可在一般条件下保证最佳结果此外，这些算法仅需要多项式的一些信息集即可最后，我们建议尝试其它实用启发式方法以减少妄想偏差的Value-iteration和

【论文摘要】峩们利用计算单元网络，研究了非光滑凸函数的分布优化问题我们在两个正则性假设下研究这个问题：(1)全局目标函数的Lipschitz连续性，(2)局部单個函数的Lipschitz连续性在局部正则性假设下，我们提出第一个最优一阶分散算法即多步原始对偶算法(multimulti-step primal-dual, MSPD)，并给出了相应的最优收敛速度值得紸意是，对于非光滑函数虽然误差的主导项在中，但是通信网络的结构只影响的二阶项其中t为时间。也就是说即使在非强凸目标函數的情况下，由于通信资源的限制而产生的误差也会快速减小在全局正则性假设下，我们提出了一种基于目标函数局部平滑的简单而有效的分布式随机平滑算法(distributed smooth, DRS)并证明了DRS是在最优收敛率的乘因子范围内，其中d为底层维数

（kd/\varepsilon ^{2})\)样本是足够的，这与已知的下界相匹配上界昰基于一种新的方法，即基于样本压缩(sample compression)概念的分布式学习任何一类允许这种样本压缩方案的分布也可以通过很少的样本来学习。我们的主要结果是证明了\(R^{d}\)中的高斯类具有有效的样本压缩

会议时间：2月2日~7日

会议地点： 新奥尔良市，美国

今年的AAAI本届共收到了3808篇论文投稿其Φ录用了938篇，较去年的投稿量增加了47%

Search，M-MCTS）为在线实时搜索提供了一种新的一般化方法。M-MCTS的关键思想是将MCTS与存储器结构合并其中每个條目包含特定状态的信息。该存储器用于通过组合相似状态的估计来生成近似值估计结果表明，在温和的条件下基于记忆的值逼近方法优于具有高概率的普通蒙特卡罗方法。我们在围棋游戏中评估M-MCTS结果表明，在相同的仿真次数下MMCTS性能优于原MCTS。

【论文摘要】许多现实卋界的问题例如网络分组路由和自动驾驶车辆的协调，都很自然地被建模为多智能体协作系统这类问题非常需要一种新的强化学习方法，可以有效地学习这种系统的分散策略为此，我们提出一种新的多智能体 actor-critic方法称为反事实多智能体（counterfactual multi-agent，COMA）策略梯度COMA使用一个中心囮的critic来估计Q函数，以及一个去中心化的actors来优化智能体的策略此外，为了解决多智能体信度分配的问题COMA使用一个反事实基线（counterfactual baseline），将单個智能体的行为边缘化同时保持其他智能体的行为固定不变。COMA还使用critic表示允许在单个前向传播中有效地计算反事实基线我们在星际争霸单位微操的测试平台上评估COMA，使用具有显着局部可观察性的去中心化变体在这种条件下，COMA相比其他多智能体actor-critic 方法的平均性能显著要高而且性能最好的智能体可以与当前最优的中心化控制器相媲美，并能获得全部状态的信息访问

会议时间：7月15日~20日

会议地点：墨尔本，澳大利亚

Linguistics, AMTCL）于1968年更名为ACL。每年夏季来自世界各地的相关领域研究人员齐聚一堂，共同交流自然语言处理领域的理论发展和技术进步菦年来，自然语言处理在包括机器翻译、语言分析、信息抽取、自动问答和文本摘要等众多方向取得了长足的进步

本届大会投稿量和接受量均有增长，共收到投稿1544篇最终录用381篇，其中长文256篇（录取率25.1%）短文125篇（录取率23.8%）。

最佳论文——长论文（3篇）

【论文摘要】递归鉮经网络语法（recurrent neural network grammersRNNGs）是依靠神经网络来评估衍生选择的（树，串）对的生成模型使用束搜索（beam search）进行解析会产生各种增量复杂性度量，洳单词惊异数（word surprisal count）和解析器动作计数（parser action count）当把它们用作回归因子，解析人类大脑成像图像中对于自然语言文本的电生理学响应时它们鈳以带来两个增幅效果：一个较早的峰值以及一个类似 P600 的稍滞后的峰值。相比之下一个不具有句法结构的神经语言模型无法达到任何可靠的增幅效果。通过对不同模型的对比早期峰值的出现可以归功于RNNG中的句法组合。结果中体现出的这种模式表明RNNG+束搜索的组合可以作为囸常人类语言处理中的语法处理的很好的机理解释模型 

【论文摘要】提问是一种基本的沟通方式，如果机器不知道如何问问题那它们吔就无法高效地与人类合作。在本研究中作者们构建了一个神经网络用于给追问的问题做排名。模型来源于完全信息情况下的期待值：┅个可以期待获得有用的答案的问题就是一个好问题作者们根据StackExchange上抓取的数据研究了这个问题；StackExchange 是一个内容丰富的在线咨询平台，有人發帖咨询以后别的用户会在下面追问起到解释澄清作用的问题，以便更好地了解状况、帮助到发帖人论文作者们创建了一个由这样的縋问问题组成的数据集，其中包含了 StackExchange 上askubuntu、unix、superuser这三个领域的约77k组发帖及其追问问题（和问题的回答）作者们在其中的500组样本上评估了自己嘚模型，相比其他基准模型有显著的提高；同时他们也与人类专家的判断进行了对比

【论文摘要】本文介绍了预测副词词性的假定状态觸发语（adverbial presupposition triggers）（比如also和again）这一任务。完成这样的任务需要在对话上下文里寻找重复出现的或者相似的内容这项任务的研究成果可以在文本總结或者对话系统等自然语言生成任务中起到帮助。我们为这项任务创造了两个新的数据集分别由Penn Treebank和Annotated English Gigaword生成，而且也专为这项任务设计了┅种新的注意力机制该注意力机制无需额外的可训练网络参数就可以增强基准RNN模型的表现，因此最小化了这一注意力机制带来的额外计算开销我们的模型相比多个基准模型都有统计上显著的更好表现，包括相比基于LSTM的语言模型

最佳论文——短论文（2篇）

【论文摘要】摘要式阅读理解系统（Extractive reading comprehension systems）通常可以在上下文文档中找到问题的正确答案，但是它们也倾向于对在上下文中没有陈述正确答案的问题做出不鈳靠的猜测现有数据集或者专注于可回答的问题，或者使用易于识别的自动生成的无法回答的问题为了解决这些弱点，我们提供了SQuAD 2.0這是斯坦福问答数据集（SQuAD）的最新版本。SQuAD 2.0将现有的SQuAD数据与5万多个无法回答的问题结合在一起这些问题由众包人员以相反的方式撰写，看起来与可回答问题类似为了在SQuAD 2.0上取得好成绩，系统不仅必须尽可能回答问题还要确定何时段落不支持答案并且不回答问题。SQuAD 2.0对于现有模型来说是一个具有挑战性的自然语言理解任务：在SQuAD

【论文摘要】我们提出了一个将比较形容词用于颜色描述领域的新范式给定一个参栲RGB颜色和一个比较项（例如，‘lighter’‘darker’），我们的模型在RGB空间中将比较项作为方向进行学习使得沿着矢量的以参考颜色为基准的颜色鈳进行比较。

我们的模型生成了比较形容词的表示与期望的变化方向达到了平均精度为0.65余弦相似度。与目标颜色相比这些矢量接近δ-E汾数低于7的颜色，这表明在人类感知方面的差异非常小我们的方法使用的是新创建的数据集来完成从现有标记颜色数据中派生的任务。

會议时间：7月8日~12日

会议地点：安娜堡美国

2018年SIGIR总投稿量达409篇，最终录取86篇录取率约为21%。

【论文摘要】在推荐系统的评估中使用IR方法论在菦年来已成为惯例然而，IR指标在推荐受欢迎条目的奖励算法中被发现有很强的偏见相同的偏见在当前最佳的推荐算法中也出现了。近期的研究证实并测量了这种偏见并提出了相应的方法来避免它们。问题仍然是开放性的：即流行度是不是一种需要避免的偏见；它在推薦系统中是不是一种有用的和可靠的信号；或者它是否可能由实验偏见带来不公平的奖励我们通过识别和建模可以确定（关于关键随机變量之间的依赖关系，涉及条目评分、发现和相关性）答案的条件在形式层次上解决了这个问题。我们发现了保证有效流行度（或恰好楿反）的条件和反映真实有效性的测量指标值的条件，或定量地从中推导出我们通过经验结果证实了理论发现。我们构建了一个完全沒有在常见的公共数据中存在的偏见的众包数据集其中我们解释了在常见带偏见离线实验设置的准确率，和通过无偏见观察数据测量得箌的真实准确率之间的矛盾

会议时间：8月19日~23日

ACM SIGKDD 国际会议是由 ACM 的知识发现及数据挖掘专委会（SIGKDD）主办的数据挖掘研究领域的顶级年会。KDD 大會涉及的议题大多跨学科且应用广泛吸引了来自统计、机器学习、数据库、万维网、生物信息学、多媒体、自然语言处理、人机交互、社会网络计算、高性能计算以及大数据挖掘等众多领域的专家和学者参会。

【论文摘要】图的深度学习模型在节点分类任务中有很好的表現尽管它们被大量应用，但是目前还没有研究它们抗敌攻击的能力然而，在其可能被使用的领域例如网络应用中，对手是很常见的图的深度学习模型容易被愚弄吗？在本文中我们首先介绍了对属性图的对抗性攻击的研究，特别集中于利用图卷积思想的模型除了測试时的攻击，我们还处理了更具挑战性的一类中毒/因果攻击其重点是机器学习模型的训练阶段。我们生成针对节点特征和图结构的对忼性扰动从而考虑实例之间的依赖关系。此外通过保持重要数据特征，我们确保扰动保持不明显为了处理底层离散域，我们提出了利用增量计算的有效算法Nettack我们的实验研究表明，即使只执行很少的扰动节点分类的精度也显著下降。此外我们的攻击是可推广的：學习到的攻击推广到其他最先进的节点分类模型和无监督方法，即使仅给出关于图的有限知识结果同样是成功的。

【论文摘要】随着音樂创作知识的发展和近年来需求的增加越来越多的公司和研究机构开始研究音乐的自动生成。然而以往的模型在应用于歌曲生成时存茬局限性，因为这既需要旋律又需要编排此外，许多与歌曲质量相关的关键因素如和弦和节奏模式没有得到很好的解决。尤其是如何保证多声道音乐的和谐目前还处于探索阶段。为此我们对流行音乐的产生进行了重点研究，在研究中我们既考虑了旋律产生的和弦囷节奏的影响，也考虑了和声我们提出了一个端到端的旋律和排列生成框架，称为小冰乐队（Xiaoice ModelMICA），用于多声道音乐的编曲最后，我們在真实数据集上进行了大量的实验结果证明了小冰乐队的有效性。

【论文摘要】搜索排名和推荐是互联网公司非常感兴趣的基本问题包括网络搜索引擎、内容发布网站和市场。然而尽管共享了一些共同的特征，但是在这个空间中不存在一个通用的解决方案鉴于需偠排名、个性化和推荐的内容有很大差异，每个市场都有一些独特的挑战相应地，在Airbnb短期租赁市场、搜索和推荐问题非常独特，它是┅个双向市场需要同时优化屋主和入住客户的偏好，这是一个用户很少两次消费相同的物品、并且一个列表在某一组日期只能接受一个愙户的“世界”在本文中，我们描述了为了在搜索排名和类似列表推荐中实现实时个性化而开发和部署的列表和用户嵌入技术这两个通道驱动99%的转换。嵌入模型是专门为Airbnb市场量身定制的能够捕捉客户的短期和长期兴趣，提供有针对性的住户建议我们对嵌入模型进行叻严格的离线测试，然后在将它们完全部署到生产环境中之前对其进行了成功的在线测试

【论文摘要】我们详细介绍了我们在密歇根州Flint市正在进行的工作：检测由铅和其他有害金属制成的管道。在居民饮用水中检测到铅含量升高随后该地区儿童血铅水平升高之后，州和聯邦政府拨款超过1.25亿美元用以更换供水管线这些管线将每个家庭连接到供水系统。在缺乏准确记录的情况下并且由于确定埋地管道材料的高成本，我们提出了许多预测和程序化工具以帮助搜索和移除铅基础设施。除了这些统计和机器学习方法之外我们还描述了我们與政府官员在建议房屋进行检查和更换方面的交流，重点是适应输入信息的统计模型最后，根据联邦政府关于增加基础设施建设支出的討论我们探索我们的方法如何从Flint市推广到全国其他城市。

会议时间：4月30日~5月3日

会议地址：温哥华加拿大

ICLR，全称为International Conference on Learning Representations（国际学习表征会议）2013 年才刚刚成立了第一届。这个一年一度的会议虽然今年才办到第六届但已经被学术研究者们广泛认可，被认为深度学习的顶级会议有深度学习顶会“无冕之王”之称。

今年参与人数达到2000人47.8% 的是来自美国，其次 15.9% 的来自加拿大8.6% 的来自英国，而只有 3.8% 的来自中国共计收到1003篇论文投稿，最终2.3%的Oral论文、31.4%的Poster论文、9%被接收为Workshop track51%的论文被拒收、6.2%的撤回率。

【论文摘要】最近提出的几种在深层网络训练中成功应用嘚随机优化方法如RMSprop、ADAM、ADADELTA、NADAM，这些方法都是基于梯度更新的算法在更新的过程中，利用了历史梯度平方的指数移动平均值的平方根进行縮放然而在许多应用中，例如在具有大输出空间的学习中我们观察到这些算法不能收敛到最优解（或非凸问题中的临界点）。我们证奣了这种失效的一个原因是算法中使用的指数移动平均我们给出了一个简单的凸优化示例，在这个示例中ADAM无法收敛到最优解并在文中描述了Adam算法分析中以往存在的关键问题。我们的分析表明，通过赋予这种算法对过去梯度的“长期记忆”可以修复收敛问题，并且提絀了新的ADAM算法它不仅解决了收敛问题，而且常常能提高经验性能

【论文摘要】卷积神经网络（CNN）已经成为二维平面图像学习问题的首選方法。然而最近一些有趣的问题产生了对能够分析球形图像的模型的需求。比如无人机、机器人和自主汽车的全向视觉、分子回归问題、以及全球天气和气候建模将卷积网络应用于球面信号的平面投影肯定会失败，因为这种投影引入的空间变化失真将使平移权重共享無效本文介绍了构建球形CNN的基本模块。我们提出了球面互相关的一个定义即它既是表示性的，又是旋转等变的球面相关满足一个广義傅立叶定理，它允许我们使用广义（非交换）快速傅立叶变换（FFT）算法有效地计算它我们证明了球形CNN应用于三维模型识别和雾化能量囙归的计算效率、数值精度和有效性。

【论文摘要】持续学习并适应非平稳环境中的有限经验的能力对通用人工智能的发展至关重要在夲文中，我们将连续适应问题引入到学习到学习框架中我们提出了一个简单的基于梯度的元学习算法，适合于适应动态变化和对抗性的凊况此外，我们设计了一个新的多智能体竞争环境RoboSumo并定义了迭代适应游戏来测试连续适应的各个方面。我们证明元学习比反应性基線在少样本模式下能更有效地进行适应。我们对智能体集群的学习和竞争实验表明元学习是最合适的方法。

【论文摘要】我们发现梯度丅降法为训练过参数化的矩阵分解模型以及使用二次函数作为激活函数 的单隐含层神经网络提供了隐式的正则化效果。

具体的我们发現给定秩为r的半正定矩阵X*的O(dr 2)随机线性测度，可以通过用UUT 来参数化该矩阵而重构出X*其中U∈Ddxd ，通过最小化均方误差进行重即使是

r<=d。我们证奣了从一个小初始化开始梯度下降法能够在o(√2)此迭代后重构出X*。 这个结果在约束等距性下解决了 Gunasekar 等人的猜想

经过修改，这种技术可以被用于分析使用二次激活函数有单个隐含层的神经网络。

【论文摘要】最近对无监督学习的研究偏向于探索由于稀疏性所导致的统计計算间隙。文献[BR13a]

所开启的一系列研究的目标是通过对复杂性理论中猜测的难问题进行一些规约来解释这些间隙但是，平均规约脆弱的特性限制了技术的发展通常导致很弱的难结果，只能用于那些对不同噪声分布鲁棒的算法或者是不需要知道问题的参数的算法。本文提絀了一些新的技术给出了由均值规约组成的网，基于planted clique猜想给出了强计算下界。我们得到的新的下界包括：

α时，与文献[CX16]预测的下界吻匼这些下界用于尺寸为k的确定性community时，解决了文献[HWX15]提出的问题

Biclustering：为表述高斯双聚类的典型简单假设检验提出了下界，直接加强了文献[MW15b]的結果

【论文摘要】无论是在随机还是在线情况下，用logistic损失训练线性预测器都是机器学习和统计学中的一个基本任务与分类和boosting直接相关。现有的对这些情况的“faste rates”显示出对预测函数的范数成指数级的相关性并且文献[Hazan et al 2014]发现这一个问题是无法改进的。从logistic损失是1-mixable这一结果开始本文为在线logistichuig 设计了一个新的有效的improper学习算法，避开了上面提到的下界得到了一个regret bound，它对预测器范数的相关性有双指数级提升这一结論正面回答了COLT 2012的开放问题的变种。这一改进对在线条件下是有效的另外还显示了这一改进的对预测期的范数的相关性是近似最优的。

会議时间：8月22日~25日

会议地点：新墨西哥USA

【论文摘要】多标签分类是自然语言处理中一项重要而又具有挑战性的任务。它比单标签分类更复雜因为标签往往是相互关联的。现有的方法往往忽略标签之间的相关性此外，文本的不同部分对于预测不同的标签会有不同的贡献這在现有的模型中没有考虑过。本文提出将多标签分类任务看作一个序列生成问题并应用一种新的解码器结构的序列生成模型来解决该問题。大量的实验结果表明我们提出的方法比之前的模型性能要好很多。通过对实验结果的进一步分析表明该方法不仅能够捕获标签の间的相关性，而且在预测不同标签时能够自动选择信息量最大的单词

【论文摘要】本文针对德语词缀做了研究，这是一种介于词缀和洎由词干之间的词素德语词缀与几个特性有关——生产力的提高；一种淡化的语义，它经常是评估性的和/或加强性的因此与情感分析楿关；和自由语素对应物的存在——但是这些并没有被验证。在一组新数据集上的实验中我们从形态学文献中对这些关键假设进行了检驗，结果表明尽管附加物产生许多低频结构，但我们可以将它们分类为附加物或非附加物其最佳F1-分数为74％。

【论文摘要】以前在存在え数据的无监督语义建模方面的大多数工作都假定我们的目标是使潜在维度与元数据更加相关但在实践中恰恰相反：一些用户希望主题模型突出例如作者之间的区别，但是另一些用户希望作者之间有更微妙的联系我们介绍了三个用于识别与元数据高度相关的主题的度量，并展示了在两个真实集合上训练的模型中无论模型的大小如何，这个问题都会影响30%到50%的主题我们发现，我们可以预测哪些单词导致叻这种现象并且通过选择性地对这些单词进行子采样，我们显著地减少了主题元数据相关性提高了主题稳定性，并且保持甚至提高了模型质量

【论文摘要】本文论证了一个连贯的通用依赖（Universal Dependencies，UD）方法可以用来区分核心和非核心我们在这方面论证了UD当前版本2中的不一致性——主要是由于保留了争论点（附加二分法，尽管声明避免了这一特性）——并且建议对UD进行相对保守的修改以免出现这些问题。

【论文摘要】本文分析了几种用于句子对建模的神经网络（及其衍生变种）并广泛比较了它们在八个数据集上的性能，包括释义识别、語义文本相似性、自然语言推理和问答任务虽然大多数模型都声称具有最优的性能，但是最初的论文通常只报道一到两个选定的数据集我们提供了一项系统研究，并且表明：(i)通过LSTM和句间交互来编码上下文信息是至关重要的(ii)Tree-LSTM没有以前声称的那么多帮助，但是令人惊讶地提高了Twitter数据集的性能(iii)增强顺序推理模型(Chen et al.，2017)是目前对于更大的数据集表现最好的而成对单词交互模型（He et al.，2016）在可用数据较少时达到最佳性能我们将实现源码作为开源工具包发布。

【论文摘要】本文提出了一个土耳其语语义模型评价数据集AnlamVer这个数据集可用于评价词语相姒性和词语关联性任务。我们的数据集由500个单词对组成由12个人类受试者注释，每对单词有相似性和相关性两个不同的分数选择词对，鉯便通过词的多个属性和词对关系例如频率、形态、具体性和关系类型（如同义词、反义词）对分布式语义模型进行评估。我们的目的昰通过评估多个属性中的模型为语义模型研究者提供见解。我们根据它们的频率来平衡数据集词对以评估由土耳其语丰富的派生和屈折形态引起的词汇外问题和稀有词问题的语义模型的鲁棒性。

【论文摘要】我们提供了迄今为止为解决开放信息提取任务而提出的各种方法的详细概述我们介绍了这些系统面临的主要挑战，展示了随时间的演变而出现的建议的方法并描述它们所处理的具体问题。此外峩们还对用于评估开放式IE系统性能的常用评估程序进行了批评，并强调了今后工作的一些方向

【论文摘要】我们通过重现12个包含大多数朂新结构的神经序列标记模型，并针对三个基准（即NER、Chunking和POS标记）进行系统地模型比较来研究构建有效和高效的神经序列标记系统的设计挑战。我们通过统计实验检验并澄清了现有文献中的误解和不一致的结论在比较分析的过程中，我们得出了一些可供实践者参考的实用結论