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顶会见闻系列ICML2018下能量GAN

2019年04月11日 栏目:历史

雷锋 AI 科技评论按:本篇属于「顶会见闻系列」。每年这么多精彩的人工智能/机器学习会议,没去现场的自然可惜,在现场的也容易看花眼。那么事后

雷锋 AI 科技评论按:本篇属于「顶会见闻系列」。每年这么多精彩的人工智能/机器学习会议,没去现场的自然可惜,在现场的也容易看花眼。那么事后看看别的研究员的见闻总结,也许会有新的收获呢。

曾在中科院自动化研究所模式识别国家重点实验室实习的 Gautier Marti现在是 NLP量化分析研究员。机器学习+金融的研究人员对理论性较强的 ICML有何感悟呢?雷锋(公众号:雷锋) AI 科技评论把他的个人博客文章全文编译如下。本篇为下篇湖北黄金麻
,共两篇。上篇见这里。

ICML正会第二天 -能量,GANs,排序,课程学习,以及我们的论文ICML 2018 的正会第二天由阿姆斯特丹大学机器学习研究主席 Max Welling的以「每千瓦能量的智能」为标题的会议报告开头。他讨论了物理和 AI 之间的联系(比如能源,熵,信息,比特旧内存条回收
,小可描述长度原理等),包括模型方面和能源成本方面。当前的模型(如深度神经络)需要大量的能量。从物理能量(建模)思想出发推导出深度学习的一个贝叶斯形式,能带来(现实中)更能源高效的模型。终这些事情都能一一连接起来。这里有一个他关于该主题的另一个报告,与 ICML 的这个报告相比有较大不同。

我参加了会议的以下 session,其中一些论文让我印象很深刻:

生成模型(session 1)

Geometry Score: A Method For Comparing Generative Adversarial Networks(几何分数:一种比较生成对抗络的方法)

作者通过比较原始数据的流型和生成数据的流形的几何性质,构建了一种新的 GAN(生成对抗络)的性能评价方法,为评估提供了定性和定量的手段。具体的说,为了研究数据流形,作者使用了拓扑数据分析(Topological Data Analysis),如一组在离散点云上进行拓扑分析的方法形式(参见 Gunnar Carlsson 的这篇文章,深度介绍了 TDA;以及GUDHI(Geometry Understaning in Higher Dimensions)github code)

排名与偏好学习(session 2A)

加速光谱排名(Accelerated Spectral Ranking)

问题:给定 n 项之间的成对或多项比较,目标为要学习每项的分数。这些分数可以进一步用于这些项目的排名。例如,在推荐系统中,目标可能是通过观察用户在面对这些项目的不同子集时所做的选择,来学习这些项目全部放在一起时的排名。在多路比较的情况下,有一种称为 Luce 光谱排名的方法(LSR, Luce spectral ranking), 它通过在 n 个项目的比较图上构建随机游走(random walk,等效于一个马尔科夫链)来解决问题。如果两项之间存在成对或者多向比较的话,则该两项之间有一条边。构造该随机游走的目的是使得其静止分布对应于 MNL、BTL 模型的权重。作者提出了一种更快的算法来做到这一点。

该 session 的其他论文似乎也很有意思,但是我目前对这个领域并不是很熟悉,就不多加评论了广州注册公司
。我可能会在近尝试一下这些方法。这里是SQL-Rank: A Listwise Approach to Collaborative Ranking的github地址。

监督学习(session 2B)

监督学习的 session 包含了很多机器学习的实践者们非常关心的问题讨论:在充满噪声的标签上学习;提高模型的实证收敛速度。后者可以通过课程设置学习(curriculum learning)来实现,即先使用简单的样本学习,然后逐渐增加样本的难度。本 session 的论文似乎都能够在很短的时间内对工业界产生影响,论文的作者中有 Uber的负责人 Raquel Urtasun 和Google AI 的负责人李飞飞。

Curriculun Learning 的论文:

MentorNet: Learning Data-Driven Curriculum for Very Deep Neural Networks on Corrupted Labels.(MentorNet:在受损的标签上为非常深的神经络学习数据驱动的课程学习)

Learning to Reweight Examples for Robust Deep Learning(学习重新为样本设置权重,用于鲁棒深度学习),非原作者 github

Dimensionality-Driven Learning with Noisy Labels(有噪声的标签上的维度驱动学习),github

深度学习(神经络架构)(session 3)

Extracting Automata from Recurrent Neural Networks Using Queries and Counterexamples(通过查询与反例从RNN中抽取自动机),对于那些经过理论计算机科学和深度学习训练的人来说,这篇论文应该是非常有趣的。

Autoregressive Convolutional Neural Networks for Asynchronous Time Series(用于异步时间序列的自回归卷积神经络),github。这是我们的论文,是一个自回归模型,其权重是非线性的,可以处理异步多变量时间序列。对于一个应用的例子,想象经销商在场外交易市场中提供报价:这些报价到达的时间随机(或多或少与经销商有些关系),报价可能存在一些偏差和方差(bias and variance),同时在转给其他经销商时可能有一些滞后。该模型旨在捕捉这些关系,并且主络的权重允许对这些经销商之间的关系(超前-滞后)进行一些解释和可视化。我们可以将这项工作推广到其他计量经济模型。

正会会场之外,JPMorgan也在自己的展台上展示了自己的深度对冲方法。

ICML正会第三天 -时间序列分析,NLP,更多仿人的学习机器ICML正会第三天开场的是 Ronan Collobert与Jason Weston的ICML 2008论文《A Unified Architecture for Natural Language Processing: Deep Neural Networks with Multitask Learning》(一个自然语言处理的统一架构:多任务学习深度神经络)获得「时间检验奖」的演讲。在 这里可以看到 10年前作者们的一些讨论以及当时是否被接受。我没能现场听到他们的演讲,因为斯德哥尔摩的城际列车被停运了。

我参加了这几个session:

时间序列分析(session 1)

深度贝叶斯无参追踪

迁移学习与多任务学习(session 2)

自然语言与语音处理(session 3)

一共有四个演讲,三个是Facebook的研究员在讲,还有一个是谷歌的人在讲

(全文完。雷锋 AI 科技评论的ICML报道参见ICML 2018 斯德哥尔摩开幕,公平性研究戴上光环,金句频出,16位大神在ICML上展开了一场机器学习的Great Debates)

viaGautier Mari s Wander,雷锋 AI 科技评论编译