Ian GoodFellow最新演講：對抗機器學習的進展與挑戰

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來源：專知(ID: Quan_Zhuanzhi)

【新智元導讀】近日，2019 年 ICLR 已經在新奧爾良落下帷幕，GAN 的作者 GoodFellow 在大會上作了受邀分享：Adversarial Machine Learning，本文整理了分享材料和視頻內容，供大家學習使用。

一直到 2013 年左右，大多數的人工智慧機器學習專家都在致力於一個共同的目標：讓機器學習為智能任務服務。現在監督學習有了新的研究方向，令機器學習更加的安全、私密，以及讓模型減少對大量標記數據的依賴等等。在本次的演講中，討論了機器學習中的對抗技術如何涉及到這些新的研究前沿。

視頻鏈接：

https://www.youtube.com/watch?v=sucqskXRkss

https://www.bilibili.com/video/av52414025

下載地址見文末。

演講結構如下：

全面回顧了對抗模型、安全性、基於模型的優化、強化學習、可靠性、label efficiency、領域自適應、公平、可解釋、透明度、神經科學等多個研究方向的內容。

附講座內容預覽：

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