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深度學(xué)習(xí)頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議ICLR 2023錄用結(jié)果已經(jīng)公布!

深度學(xué)習(xí)自然語言處理 ? 來源:機(jī)器之心 ? 2023-02-07 11:10 ? 次閱讀
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今年整體接收率為 31.8%,你的論文出現(xiàn)在列表中了嗎?

深度學(xué)習(xí)頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議 ICLR 2023 錄用結(jié)果已經(jīng)公布!論文接收的完整列表已經(jīng)在 OpenReview 平臺(tái)上公開。

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ICLR 2022 完整論文列表:https://openreview.net/group?id=ICLR.cc/2023/Conference#notable-top-5-

ICLR 全稱為國際學(xué)習(xí)表征會(huì)議(International Conference on Learning Representations),今年將舉辦的是第十一屆,預(yù)計(jì)將于 5 月 1 日至 5 日在盧旺達(dá)首都基加利線下舉辦。

機(jī)器學(xué)習(xí)社區(qū)中,ICLR 是較為「年輕」的學(xué)術(shù)會(huì)議,它由深度學(xué)習(xí)巨頭、圖靈獎(jiǎng)獲得者 Yoshua Bengio 和 Yann LeCun 牽頭舉辦,2013 年才剛剛舉辦第一屆。不過 ICLR 很快就獲得了學(xué)術(shù)研究者們的廣泛認(rèn)可,被認(rèn)為是深度學(xué)習(xí)的頂級(jí)會(huì)議。在 Google Scholar 的學(xué)術(shù)會(huì)議 / 雜志排名中,ICLR 目前排名第十位,要高于 NeurIPS。

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在今年的接收統(tǒng)計(jì)中,ICLR 共接收近 5000 篇投稿,整體接收率為 31.8%,接近于去年的 32.26%。今年還有一個(gè)變化是接收論文的 tag 會(huì)有兩個(gè),一個(gè)是論文類型(oral、spotlight、poster),另一個(gè)是 presentation 的方式。

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位于 top5% 論文內(nèi)容涉及 Transformer、in-context learning、擴(kuò)散模型等內(nèi)容。

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top5% 論文列表截圖

論文接收列表一放出,在推特上引起了熱烈討論。

斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)博士 Dan Fu 表示自己參與的論文中了 spotlight,他還談到,大家都在議論 Attention is all you need,但沒有人給出到底需要多少層 Attention?在這篇論文中,他們提出了一個(gè)新的生成語言模型 H3,其性能優(yōu)于 GPT-Neo-2.7B,只需要 2 個(gè) Attention 層。

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KAIST AI(韓國電信公司與韓國科學(xué)技術(shù)院合作成立的 AI 研發(fā)機(jī)構(gòu))表示,他們總共有 24 篇論文被 ICLR 2023 錄取,包括 9 篇 Spotlights。

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除此以外,Salesforce AI Research 也有多篇論文被接收。

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在本次接收名單中,馬毅教授、Yann LeCun 等人合作撰寫的文章《Minimalistic Unsupervised Learning with the Sparse Manifold Transform》也被接收,除此以外,馬毅教授參與的另一篇關(guān)于增量學(xué)習(xí)論文也在接收列表中。

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最近一段時(shí)間,生成模型發(fā)展迅速,隨之而來的風(fēng)險(xiǎn)也在增加,谷歌一篇關(guān)于大型語言模型如何更好的向用戶顯示輸出的研究也被接收:

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很多網(wǎng)友都在推特上分享了論文被接收的喜悅,沒有中的小伙伴也不要灰心,爭(zhēng)取在接下來的頂會(huì)上有所斬獲。

審核編輯 :李倩

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴

原文標(biāo)題:ICLR2023 | 論文列表公布,5000 篇投稿,整體接收率為 31.8%

文章出處:【微信號(hào):zenRRan,微信公眾號(hào):深度學(xué)習(xí)自然語言處理】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

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