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火爆!NIPS 2017注册已满没机会去前方参会怎么办?

作者: 奕星SEO 分类: SEO工具 发布时间: 2019-10-12 15:42 内容来源:网络整理阅读量:

  原标题:火爆!NIPS 2017注册已满,没机会去前方参会怎么办? 人工智能关注度继续升温。继CVP

  人工智能关注度继续升温。继CVPR 2017会议在报名人数以及论文收录等方面创下多项“历史第一”之后,计算神经科学最好的会议之一——NIPS(神经信息处理系统大会)在文章收录结果仅仅公布10天之后,官方数据显示注册名额已满!

火爆!NIPS 2017注册已满没机会去前方参会怎么办?

  NIPS是由连接学派(connectionist)神经网络的学者于1987年在加拿大创办,后来随着影响力逐步扩大,也曾移师美洲、欧洲等地举办。早年发布在NIPS中的论文包罗万象,从单纯的工程问题到使用计算机模型来理解生物神经元系统等各种主题。但现在论文的主题主要以机器学习,人工智能和统计学为主。在各种学术会议统计中,NIPS被认为有着很强的影响力和很高的排名。

  今年的NIPS将于12月4日-9日在美国西岸加州南部城市长滩市(Long Beach)举办。在距离正式开会还有将近3个月的时候,注册人数已满足以看出本次会议的火爆程度。那么对于广大还没来得及注册或者没有机会去到前方的同学们来说,如何才能更进一步的了解本次NIPS的论文情况呢?

  机会来了!第四期的“GAIR大讲堂”我们将再次回到北京清华,本次活动主办方雷锋网第一时间邀请到了NIPS 2017入选论文作者去到清华大学预讲入选论文同时分享他们投递论文的心得,相信他们的分享能够对广大同学们如何发Paper 起到重要帮助!

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  陆洲,北京大学数学科学学院大四本科生,导师为王立威。NIPS 2017 一作论文一篇。主要关注机器学习理论,目前研究方向主要为神经网络的表达能力和泛化能力。

  深度学习应用火爆,难以掩盖其理论的缺少。神经网络对函数的表达能力,便是其理论重要的一部分。本文中,我们从宽度入手,得到了以下关于神经网络表达能力的新结果:

  1、经典的一致逼近定理说明深度为2,不限制宽度,并使用适当激活函数的神经网络对任意紧集上连续函数能做到任意精度的一致逼近。这里我们得到了一个近似对偶的结论,设网络输入维数为n,则宽度为n+4,不限制深度的全连接relu网络对任意勒贝格可积函数能做到任意精度的积分意义逼近。

  2、我们接着证明了宽度不足n的网络,其表达能力极差,勒贝格可积函数以概率为1无法被其逼近,由此得到了一个关于宽度的相变。

  3、我们证明了存在一些深度为3的浅网络,需要深网络多项式级更多的节点才能逼近,并用实验说明,将这些深网络宽度扩大常数倍,就能极高精度逼近浅网络。

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  邓志杰,清华大学计算机系智能媒体实验室一年级博士生,导师为朱军。主要关注深度产生式模型,分布式机器学习等方向,现在主要研究生成对抗网络的理论和应用。

  本工作研究基于指定语义或结构信息的条件产生式建模。现有的模型在搭建条件生成器时,往往需要大量的标注数据作为监督信号,而且不能够准确地对生成样本的语义信息加以控制。因此我们提出结构化生成对抗网络(SGAN) 来解决半监督条件产生式建模这个问题。SGAN 假设数据 x 基于两个独立的隐变量 y 和 z 来生成: y 编码了指定的语义信息,z 包含其他的可变因素。SGAN 的训练要解决两个对抗游戏,它们能够保证模型中各部分收敛到数据的真实联合分布p(x, y)和p(x, z)。为了确保 y 和 z 的解耦和,SGAN 搭建了两个合作游戏,它们在隐空间上最小化重建误差。我们进行了大量的实验来评估结构化生成对抗网络。我们的实验表明 SGAN 能够学习出一个高度可控的条件生成器,以及数据的解耦和的表示。SGAN 在半监督分类任务的多个数据集上都取得了很好的实验结果。得益于对 y 和 z 的分开建模,SGAN 能够生成高质量并且严格遵循指定语义的样本。此外,SGAN 还能被扩展来进行一些有趣的实验,包括图像演化和图像风格迁移。

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  陈键飞是清华大学计算机系博士四年级学生,导师为朱军副教授。主要从事大规模机器学习、产生式模型、话题模型的研究。在NIPS、VLDB、ICML等重要国际会议和NSR、TVCG等国际重要期刊发表学术论文10篇,其中第一作者/学生第一作者4篇。他曾获2009年全国青少年信息学奥林匹克竞赛(NOI)金牌。


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