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编辑：肖琴整理：三石【新智元导读】ICLR2019论文评审结果已经公布，相比沸沸扬扬的NIPS评审争议，ICLR的评审结果没有出现太多争论。我们整理介绍了目前平均分≥8分，排名前6的论文，包括备受关注的最强图像生…
又到NIPS发榜日，几家欢乐几家愁。今天，机器学习领域首屈一指的学术会议NIPS开始向投稿作者发送邮件确认论文结果：接受或拒绝。今年NIPS共录用...
【新智元导读】ICLR2019论文评审结果已经公布，相比沸沸扬扬的NIPS评审争议，ICLR的评审结果没有出现太多争论。我们整理介绍了目前平均分≥8分，排名前6的论文，包括备受关注的最强图像生成器BigGAN等。ICLR2019共接收1591篇投稿，创下历年新高。
ICLR2019评审结果出炉！.一文看全8分以上论文，BigGAN得分最高.【新智元导读】ICLR2019论文评审结果已经公布，相比沸沸扬扬的NIPS评审争议，ICLR的评审结果没有出现太多争论。.我们整理介绍了目前平均分≥8分，排名前6的论文，包括备受关注的最强图像生成器...
这篇论文则是拿到了[7,7,7,7]的得分，而平均分7分在所有论文中的排位是47到95，所以这篇应该算是一篇稳被录取的论文了。其中一个评审是图注：本图中文为谷歌机器翻译关于本论文的更多介绍可以移步ICLR2021公开评审，这些信息点和高赞论文…
在这所有论文当中，最高的单项评审得分是9分，然而没有任何一篇论文达到10分。所有论文的平均分数为5.16（中位数为5.25）。这意味着，如果论文接收率为20％，那么论文平均分数要达到6分以上才能被接收。
一眼望去，平均论文得分TOP100的论文达到了6.75（满分是10分）：在这所有论文当中，最高的单项评审得分是9分，然而没有任何一篇论文达到10分。所有论文的平均分数为5.16（中位数为5.25）。这意味着，如果论文接收率为20％，那么论文平均分数要达到
ICLR2020||106篇深度强化学习顶会论文汇总.【导读】今年的ICLR大会转到了线上举行，DeepMind和哈佛的研究人员投稿了一篇神经网络控制虚拟小白鼠模的论文十分亮眼。.此次ICLR大会，华人学者参与论文数占比近60%，Google入选80余篇表现依旧抢眼，而国内的研究团队...
参见关于NIPS的介绍.NIPS(1):神经计算方面最好的会议之一,NIPS主办,每年举行.值得注意的是,这个会每年的举办地都是一样的,以前是美国丹佛,现在是加拿大温哥华;而且它是年底开会,会开完后第2年才出论文集,也就是说,NIPS’05的论文集是06年出.
有人做了一个近10年NIPS接受论文的国家统计以及作者所在国家的人均收入水平的统计，结果发现人均收入3万-5万美元的美国、英国、加拿大、德国、法国等经济水平较好的国家表现突出，而平均经济水平较低的非洲10年里没有出过一篇NIPS论文，南美洲10年里
NIPS大会的第一天,长滩会展中心门口的注册排队长龙「长到可以让你看几篇论文」,这就是NIPS的魅力。美国时间12月4日晨,第31届神经信息处理系统大会(NeuralInformationProc...
9月4日，人工智能顶级会议NIPS2018开放注册，结果11分钟大会门票就被抢光，这次事件引发了人们的关注。与此同时，大会官方也邮件通知了投稿者论文接收结果。据了解，NIPS20...
近两日，NIPS20188000多篇投稿（后经HugoLarochelle澄清，为4900篇）、使用本科毕业生做同行评审的信息刷爆朋友圈。在人工智能火热的今天，顶级大会收到的论文是越来越多，...
近日,机器学习领域顶级会议NIPS(神经信息处理系统大会)官方发布2018年投稿者论文收录结果。据统计,NIPS2018共收到4856篇投稿,创历史最高记录,收录论文1011篇,接...
在学术界,NIPS大会在论文方面的争议似乎比其他学术会议更为突出一些。例如去年在ML圈子里影响颇大的SARM论文撤稿事件就是在NIPS,以及像这位叫ThangBui...
【主要内容】旨在从单张人脸(正面)不同姿态下的不同人脸,来解决在实际的人脸识别数据集中,侧面人脸训练样本分布不平衡导致人脸识别模型对于具有少量样本的...
今年的大会将在12月8日-14日在加拿大温哥华举行,据官方消息,NeurIPS今年共收到投稿6743篇,再次打破了历年来的接收记录。今年接收论文1429篇,其中,Oral论文36篇,...
在学术界,NIPS大会在论文方面的争议似乎比其他学术会议更为突出一些。例如去年在ML圈子里影响颇大的SARM论文撤稿事件就是在NIPS,以及像这位叫ThangBui的博士生,在四项评分中获得了不...
该论文涉及到了常微分方程(ODE)、递归神经网络(RNN)和归一化流(NF)等概念,但我会尽可能直观地解释它的观点,让您可以在不太深入了解技术细节的情况下理解主要概...
具有很好的可优化性质。我们还分析了损失的理论性质，包括classificationcalibration等。论文链接：https://papers.nips.cc/paper/6653-learning-with-average...