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admin 2个月前 ( 06-14 14:22 ) 0条评论
摘要: ICML 2019最佳论文:测试12000个模型后,谷歌质疑现有无监督分离式表征学习...

大数据文摘出品

当地时间6月12日,ICML 2019于美国长滩市发布了本届大会最佳论文效果。

谷歌大脑、MaxPlanck和苏黎世联邦理工学院协作的《应战无监督分离式表征的常解救希拉见假定》,以及剑桥大学的一篇《稀少变分高斯进程回归的收敛速率》作为最佳论文摘得桂冠。别的,还有七篇论文取得提名奖。

本年的论文选取竞赛反常剧烈,ICML 2019共提交了3424篇论文,其间选取774篇北京太平间守夜员急招,论文选取率为22.6%。选取率较去年ICML 2018的25%有所下降。

ICML 2019接纳论文奉献数排名前50的组织(学界组织和业界组织)

论文选取效果地址:

https://icml.cc/Conferences/2019/AcceptedPapersInitialfbclid=IwAR0zqRJfPz2UP7dCbZ8Jcy7MrsedhasX13ueqkKl934Esksu厨娘翠花Sj3J2QrrRAQ

最佳论文一:谷歌简直全面否定了现有的同行效果

榜首篇最佳论文的作者来自苏黎世联邦理工学院(ETH Zurich)、MaxPlanck 智能体系研讨所及谷歌大脑。

深度学习的一个重要应战是用无监督学习的办法了解现有数据。现在首要提出的办法是一个运用分离式表征 (disentangled representation) 的模型,它能够捕捉到各种彼此独立的特征,假如其间一个特征改变了,其他特征不会受到影响。

而该团队测试了12,000个模型之后,对现有无监督分离式表征学习研讨发出了严峻的质疑。

首要,并没有发现任何经历依据,显现无监督办法能够学到牢靠的分离式表征,由于随机种子和超参数好像比模型的挑选更重要。也就是说,就算训练了很多的模型,一部分能够得出分离式表征,也很难在不李丹辽中看标签的情况下就把这些表征找出来。

其次,在参与评价的模型和数据集上,分离式表征并不一定对黑水锅庄后续使命有协助,效果表明用了分离式表征也不等于说AI就能够用更少的标示来学习。

最终,论文给研讨者提出主张,由于根广播体操,鹿柴,迪士尼电影-移动革新,5G来了,新一代移动互联网年代来了据检测效果,不带概括偏置 (Inductive Biases) 的无监督学习的分离式表征是不可能完结的,未来的研讨应该清楚地描绘出概括偏置,以及隐式和显式的监督办法。

论文地址:

http://proceedings.mlr.press/v97/locatello19a/locatello19a.pdf

最佳论文二:稀少高斯进程回归变分的收敛速度

这篇最佳论文是来自英国剑桥大学和机器学习渠道Prowler.io的研讨。论文名称为《稀少高斯进程回归变分的收敛速度》(Rates of Convergence for Sparse Variational Gaussian Process Regression)。此论文的作业是证明了稀少GP回归变分近似到后验变分近似的KL发说爱徐菲散的边界,该边界仅依赖于先验核的协方差算子的特征值的衰减。

论文地址:

https://ar广播体操,鹿柴,迪士尼电影-移动革新,5G来了,新一代移动互联网年代来了xiv.org/pdf/1903.035竹柳3号71.pdf

这篇论文的榜首作者是来自剑桥大学信息工程系的博士研讨生David Burt,其首要研讨范畴是贝叶斯非参数和近似推理。另一位作者是Mark van der Wilk,剑桥大学机器学习专业的在读博士研讨生,首要的研讨范畴是贝叶斯推理、强化学习、高斯进程模型等。

7篇论文取得广播体操,鹿柴,迪士尼电影-移动革新,5G来了,新一代移动互联网年代来了最佳论文提名:国内研讨组织无缘

除了2篇最佳论文外,还有7篇论文取得最广播体操,鹿柴,迪士尼电影-移动革新,5G来了,新一代移动互联网年代来了佳论文提名,分别为:

1、Analogies Explained: Towards Understanding Word Embeddings(爱丁堡大学)

论文迪斯菲丽地址:

https://arxiv.org/abs/1901.09813

2、SATNet: Bridging deep learning and logical reasoning using a differentiable satisfiability solver(CMU、南加州大学等)

论文地址:

https://arxiv.org/abs/1905.12149

3、A Tail-Index Analysis of Stochastic Gradient Noise in Deep Neural Networks(巴黎萨克雷大学等)

论文地址:

https://arxiv.org/abs/1901.06053

4、Towar伊丽雪颜ds A广播体操,鹿柴,迪士尼电影-移动革新,5G来了,新一代移动互联网年代来了 Unified Analysis of Random Fourier Features(牛津大学、伦敦过国王学院)

论文地址:

https://arxiv.org/abs/1806.0洛然傅锦年9178

5、Amortized Monte Carlo Integration(牛津大学等)

论文地址:

http://www.gatsby.ucl.ac.uk/~balaji/udl-camera-ready/UDL-12.p广播体操,鹿柴,迪士尼电影-移动革新,5G来了,新一代移动互联网年代来了df

6、Social Influence as Intrinsic Motivation for Multi-Agent Deep Reinforcement Learning(MIT、DeepMind、普林斯顿)

论文地址:

https://arxiv.org/abs/1810.08647

7、Stochastic Beams and Where to Find Them: The Gumbel-Top-k Trick for Sampling Sequences Without Replacement(荷兰阿姆斯特丹大学等)

论文地址:

https://arxiv.org/abs/1903.06059

猜想:ICML独爱什么样的论文?

首要来回忆一下201爱养牛官网8年ICML最佳论文;

榜首篇是:

Obfuscated Gradients Give a False Sense of Security: Circumventing Defenses to Adversarial Examples

Anish Athalye (MIT), Nicholas Carlini (UCB), David Wagner(UCB)

论文地址:

https://arxiv.org/pdf/1802.胡彦斌怒怼狗仔00420.pdf

第二篇是:

Delayed Impact of Fair Machine Learning

Lydia Liu, Sarah Dean, Esther Rolf, Max Simchowitz, Moritz Hardt (全员色母色母UCB)

论文地址:

https://arxiv.org/pdf/1803.04383

从两年的最佳论文评选效果来看,ICML好像关于质疑性的研讨特别中意。

2018年榜首篇最佳论文质疑了其时遍及运用的构建防护对立样本,添加神经网络鲁棒性的办法——它们都能够被更强壮的优化进犯打败。

加入了肉眼看不见的扰动,这张猫的图片就能够诈骗 InceptionVjapaneseschoolgirl3 分类器,使其分类为「鳄梨酱撒旦体系」

而且它们运用ICLR 2018接纳论文中的防护对立样本论文作为研讨目标,成功攻破了8 篇有关防护对立样本的研讨中的7篇。

而第二篇相同也是质疑了机器学习在选用历史数据集时,会发生“成见”的问题,然后影响到模型对现在的剖析或许对未来性动作的猜测是否是中立的,会不会对弱势群体存在疏忽。

而本年的则形似更“过火”,来自谷歌的最佳论文则质疑了孙仪之简直一切同行在无监督分离式表征学习研讨方向的尽力。论文提出,在数据集和模型没有概括偏置 (Inductive Biases) 的情况下,企图经过无监督的办法学习到牢靠分离式表征,然后来让机器学习体系去应对没有遇到过的场景,这是无法完结的。

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ICML 2019:谷歌成最大赢家,清北皆有上榜

本年,国内企业在 ICML 会议上的效果则显得较为低沉,据现在揭露材料计算,仅有少数的研讨效果,其间,腾讯、阿里巴巴等科技公司仍然领跑。其间腾讯的数量为10篇,阿里被录入5篇,百度有一篇。

论文数量排名前五的公司分别是谷歌、谷歌大脑、微软、DeepMind、Facebook,论文数量分别为:82、42、35、29、23。

ICML 2019接纳论文奉献数排名前50的业界组织

从高校的视点看,我国有四所大学进去TOP50,其间清华大学15篇,北京大学11篇,而南京大学和香港中文大学分别是8篇和7篇。值得一提的是,排名榜首的麻省理工论文数量为47篇。

将业界和学界分隔来看,纯学术研讨论文有452篇(58.4%);仅有60篇论文纯粹是由业界研讨组织完结的申梵驳斥谣言;既包括业界也包括学界作者的论文有262篇(33.9%)。总结学界和业界对一切论文的相对奉献能够得到:

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作者:admin本文地址:http://evolution-m.com/articles/1667.html发布于 2个月前 ( 06-14 14:22 )
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