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        • ICML 2019

          概要
          ICML 2019在美國洛杉磯舉行
        人工智能

        UIUC 李博:如何探索大模型背后的安全隱憂?|ICML2024直擊

        導(dǎo)語:純靠Transformer的架構(gòu)或數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型,解決不了推理問題。
         馬蕊蕾 2024/07/31 18:20
        人工智能學(xué)術(shù)

        萊斯大學(xué)胡俠團(tuán)隊(duì) ICML 2022 杰出論文: 新型圖數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法 G-Mixup|附作者對話

        ICML 2022 共評選出 15 篇杰出論文獎(jiǎng)和 1 項(xiàng)時(shí)間檢驗(yàn)獎(jiǎng)。
         我在思考中 2022/08/03 10:05
        人工智能學(xué)術(shù)

        ICML2021 | 可解釋性:對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中層特征復(fù)雜度的解釋與拆分

        在本文中,作者從特征復(fù)雜度的角度出發(fā),嘗試將語義解釋與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表達(dá)能力相結(jié)合。
         我在思考中 2021/08/31 11:32
        人工智能學(xué)術(shù)

        ICML 獲獎(jiǎng)?wù)哧戧懦桑喝ブ行幕瘷C(jī)器學(xué)習(xí)的理論極限在哪里?

        如何高效訓(xùn)練大規(guī)模數(shù)據(jù),一直是機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)面臨的重要挑戰(zhàn)。
         我在思考中 2021/08/09 10:12
        人工智能學(xué)術(shù)

        神經(jīng)機(jī)器翻譯的混合交叉熵?fù)p失函數(shù) | ICML 2021

        本文提出了一個(gè)新的損失函數(shù),混合交叉熵?fù)p失,用于替代在機(jī)器翻譯的兩種訓(xùn)練方式里常用的交叉熵?fù)p失函數(shù)。
         我在思考中 2021/08/06 11:00
        人工智能學(xué)術(shù)

        AI頂會真奇葩!ICML杰出論文說變就變,田淵棟差點(diǎn)獲大獎(jiǎng)? 獨(dú)家揭秘背后大瓜

        昨天,ICML 2021發(fā)生了一件匪夷所思的事情。
         我在思考中 2021/07/22 10:52
        人工智能學(xué)術(shù)

        ICML 2021杰出論文公布!上交大校友折桂,田淵棟rebuttal加分論文獲榮譽(yù)提名

        本次會議共收到5513篇論文投稿,接收1184篇論文,其中包含1018篇短論文和166篇長論文,接收率為21.48%,近五年最低。
         知情人士 2021/07/20 10:02
        人工智能學(xué)術(shù)

        聚焦遷移學(xué)習(xí)反向傳播缺陷,百度資深工程師帶來全新 ICML 工作分享

        2020年7月24日(晚)20:00整,開始!
         AI科技評論 2020/07/23 18:10
        人工智能學(xué)術(shù)

        錄取率四連降!經(jīng)歷了評審、放榜雙延期的 ICML 2020,評審質(zhì)量有變好嗎?

        這屆會議一共判了4990份“試卷”,1088位作者成功拿到了入場券。
         蔣寶尚 2020/06/03 16:23
        人工智能學(xué)術(shù)

        ICML 審稿人怒了,不要論文沒寫完就投稿!

        這些作者的行為,跟那些在流行病期間囤積廁紙的人如出一轍
         蔣寶尚 2020/03/19 12:38
        人工智能學(xué)術(shù)

        伯克利 AI 研究院提出新的數(shù)據(jù)增強(qiáng)算法,比谷歌大腦的 AutoAugment 更強(qiáng)! | ICML 2019 oral 論文

        計(jì)算成本下降了,而學(xué)習(xí)速度和模型性能都大為提升。
         MrBear 2019/06/29 19:10
        人工智能學(xué)術(shù)

        ICML 2019 | 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可解釋性,從經(jīng)驗(yàn)主義到數(shù)學(xué)建模

        針對不同自然語言應(yīng)用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),尋找恰當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)工具去建模其中層特征所建模的信息量,并可視化其中層特征的信息分布,進(jìn)而解釋不同模型的性能差異。
         汪思穎 2019/06/18 14:10
        人工智能學(xué)術(shù)

        ICML 2019 最佳論文公布:繼霸榜后,谷歌再添重磅獎(jiǎng)項(xiàng)!

        「錦上添花」!
         叢末 2019/06/13 10:49
        人工智能學(xué)術(shù)

        ICML 2019 論文收錄 TOP 榜單:清華領(lǐng)銜七家國內(nèi)高校、企業(yè)登上榜單

        谷歌各榜單霸榜!
         叢末 2019/05/13 17:53
        人工智能學(xué)術(shù)

        一覽 CMU 的 33 篇 ICML 2019 論文

        內(nèi)容精彩多樣
         楊曉凡 2019/05/10 10:00
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