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ICML 2019

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 ICML 2022 杰出論文: 新型圖數(shù)據(jù)增強方法 G-Mixup｜附作者對話

ICML 2022 共評選出 15 篇杰出論文獎和 1 項時間檢驗獎。

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?wù)哧戧懦桑喝ブ行幕瘷C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)機器翻譯的混合交叉熵?fù)p失函數(shù) | ICML 2021

本文提出了一個新的損失函數(shù)，混合交叉熵?fù)p失，用于替代在機器翻譯的兩種訓(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，田淵棟差點獲大獎？獨家揭秘背后大瓜

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)增強算法，比谷歌大腦的 AutoAugment 更強！ | ICML 2019 oral 論文

計算成本下降了，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，谷歌再添重磅獎項！

「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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