ICML 2019必看!87页超强干货博士笔记总结
来源:David Abel
编辑:元子
【新智元导读】ICML 2019共收到3424篇有效投稿论文,接收率为 22.6%。这篇87页、由布朗大学博士四年级学生David Abel总结整理的ICML 2019参会Highlights笔记,提炼了演讲和会谈亮点,通篇干货!
6月9日至15日,ICML 2019(国际机器学习大会)于美国加州举行。本届大会共收到3424篇有效投稿论文,最终收录774篇,接收率为 22.6%,低于去年接收率25%(ICML 2018共收到2473篇有效投稿论文,最终收录论文621篇)。
提交论文最多的子领域分别是:深度学习、通用机器学习、强化学习、优化等
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。最终谷歌独揽153篇,成为ICML论文收录第一。
中国公司中腾讯被收入10篇,阿里被收录5篇,百度1篇。
学校方面,排名前五的是:MIT 47篇、UCBerkeley 45篇、斯坦福大学40篇、CMU35篇、佐治亚理工学院24篇。
中国高校也有4所进入Top 50,分别是:清华大学15篇,北京大学11篇,南京大学8篇,香港中文大学7篇。
接收论文列表:
https://icml.cc/Conferences/2019/AcceptedPapersInitial
那么ICML 2019会场都有谁上台演讲了?他们都讲了什么?下面新智元为大家带来一份87页的ICML 2019会议的Highlights笔记,由布朗大学博士四年级学生David Abel总结整理,通篇干货。
David个人主页:
https://david-abel.github.io/
这份笔记共分为2个部分,首先简单介绍了大会的亮点;接着介绍了大会每天的主会场和Workshop。
接下来新智元为大家介绍部分笔记内容,完整笔记内容链接在文末。
ICML 2019亮点:探索和气候变化成为热门,急需标准化评估强化学习
关于政策外评估和非政策学习的大量工作,这些问题设置非常重要,因为作者(和许多其他人)预计强化学习应用程序将伴随来自次优策略的大量数据
探索再次成为热门话题,除了政策外评估(以及其他一些评估),这是强化学习的基本问题之一,现在处于有利地位,可能取得重大进展
一些非常好的工作继续阐明分布式强化学习
气候变化研讨会的人工智能非常出色,并且参加人数非常多。机器学习工具在目前的形式下可以非常有效的对气候变化有所帮助
作者认为需要标准化评估强化学习。并非只考虑一种方法实现这一目标,或者只需要一个域,不过目前评估协议的差异太大
最佳论文演讲:挑战无监督解耦表示中的常见假设
这是一篇大规模深入研究无监督解耦表示(Disentangled Representation)的论文,对近年来绝大多数的非监督解耦表示方法进行了探索、利用2.5GPU年的算力在7个数据集上训练了12000多个模型。
基于大规模的实验结果,研究人员对这一领域的一些假设产生了质疑,并为解耦学习的未来发展方向给出了建议。
此外,研究人员还同时发布了研究中所使用的代码和上万个预训练模型,并封装了 disentanglement_lib 供研究者进行实验复现和更深入的探索。
最佳论文的作者作者:Francesco Locatello, Stefan Bauer, Mario Lucic, Gunnar R?tsch, Sylvain Gelly, Bernhard Sch?lkopf, Olivier Bachem等来自苏黎世联邦理工学院 (ETH Zurich)、MaxPlanck 智能系统研究所及谷歌大脑。
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(责任编辑:季丽亚 HN003)
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