机器学习发展的理论体系：普林斯顿启动理论性机器学习研究计划

机器学习发展的理论体系：普林斯顿启动理论性机器学习研究计划这个计划的一位负责人表示：机器学习技术几乎每天都在寻找新的应用，并且已经以许多方式改变社会。但是从效率和脆弱性角度来看，这些方法以及由此产生的技术都远远没有得到很好的理解。这些重要问题需要理论上的理解与指导。该研究所很早就开展了计算机科学理论与实践的基础研究工作。1945年，在行业和学术界规则之外，一群工程师与数学学院教授约翰·冯·诺依曼（John von Neumann）开发了最早的存储程序计算机。其结构（冯·诺依曼架构）构成了计算机硬件与软件的数学基础，并极大地影响了现代计算机的发展。

美国普林斯顿高等研究院网站发布消息，称Eric与Wendy Schmidt向该研究院捐款200万美元，以支持其高等数学研究所数学学院启动理论机器学习计划。Eric Schmidt是谷歌公司的执行主席；Wendy Schmidt是Schmidt家庭基金会的主席和Schmidt海洋研究所的联合创始人。

该计划将于2017年秋季开始实施，为期三年，重点是发展机器学习的数学基础，包括无监督学习、深度学习、优化理论和统计学。该计划还将探索与相关领域的联系，包括生物学、计算机视觉、自然语言处理、神经科学和社会科学。

普林斯顿大学的Sanjeev Arora将担任该研究所数学学院的客座教授，并领导理论性机器学习计划。该计划将支持数学学院的博士后与访问学者工作。随着专注于理论机器学习的2019-2020年的到来，该计划将达到高峰。

探索机器学习方法的力量和局限性将为该领域带来丰富的问题，并促成与该研究所持续的计算机科学与离散数学（CSDM）计划进行新的合作。

这个计划的一位负责人表示：机器学习技术几乎每天都在寻找新的应用，并且已经以许多方式改变社会。但是从效率和脆弱性角度来看，这些方法以及由此产生的技术都远远没有得到很好的理解。这些重要问题需要理论上的理解与指导。

该研究所很早就开展了计算机科学理论与实践的基础研究工作。1945年，在行业和学术界规则之外，一群工程师与数学学院教授约翰·冯·诺依曼（John von Neumann）开发了最早的存储程序计算机。其结构（冯·诺依曼架构）构成了计算机硬件与软件的数学基础，并极大地影响了现代计算机的发展。