【导读】人工智能顶级会议国际机器学习会议 ICML 2018 即将于下周7 月 10 日至 15 日在瑞典首都斯德哥尔摩举行。专知整理大会相关的热点内容,供你一文快速了解,方便关注!
会议日程概况
ICML2018会议日程从10号开始,以Tutorial展开!涵盖有限学习、变分贝叶斯、优化方法、自动机器学习等。
7月11日日程:
7月12日程:
7月13日日程:
更多请参考大会pdf手册
https://media.nips.cc/Conferences/NIPS2018/ICML-2018-Conference-Book.pdf
论文概况
ICML 2018共有2473篇论文投稿,共有621篇论文接受,接受率接近25%。论文作者机构以谷歌最多达49篇,国内清华有9篇,在基础性人工智能算法研究,国内需要不断努力!
(来源:量子位)
论文列表:
最佳论文概况
ICML 2018提前公布了最佳论文获奖名单,在超过 600 篇被接收论文中,来自 MIT 和 UC Berkeley 的研究人员分享了最佳论文的殊荣。ICML 2018大奖出炉:伯克利、MIT获最佳论文,复旦大学榜上有名
最佳论文:来自 MIT 的 Anish Athalye 与来自 UC Berkely 的 Nicholas Carlini 和 David Wagner 获得了最佳论文。论文定义了一种被称为「混淆梯度」(obfuscated gradients)的现象。在面对强大的基于优化的攻击之下,它可以实现对对抗样本的鲁棒性防御。
论文地址:http://www.zhuanzhi.ai/paper/7c55a6bc29ed9b42ba1fb080c255bcb3
项目地址:https://github.com/anishathalye/obfuscated-gradients
来自 UC Berkeley EECS 的 Lydia T. Liu、Sarah Dean、Esther Rolf、Max Simchowitz 和 Moritz Hardt 的论文同样也获得了最佳论文奖。由于机器学习系统易受到数据偏见而导致歧视性行为,人们认为有必要在某些应用场景中用公平性准则约束系统的行为,并期待其能保护弱势群体和带来长期收益。该研究探索了静态公平性准则的长期影响,发现结果和人们的期望相去甚远。
论文地址:http://www.zhuanzhi.ai/paper/0b95285dd5bc54187037b0e1a3a599e9
最佳论文Runner Up奖:
Near Optimal Frequent Directions for Sketching Dense and Sparse Matrices
论文地址:
http://203.187.160.132:9011/www.cse.ust.hk/c3pr90ntc0td/~huangzf/ICML18.pdf
The Mechanics of n-Player Differentiable Games
论文地址:
http://www.zhuanzhi.ai/paper/a1e6f5677764e39ac1dab522fbdc0d76
Fairness Without Demographics in Repeated Loss Minimization
论文地址:
http://www.zhuanzhi.ai/paper/a560deaf7967a3965af12bc537aee2ca
其他热点论文:ICML2018论文公布!一文了解机器学习最新热议论文和研究热点
必看的热点Tutorial
ICML即将召开,相关的机构也开始宣传自己的论文和tutorial教程,我们在Twitter上整理了一些热点:
首先来自DeepMind的多智能体学习教程
教程地址:https://sites.google.com/site/maltutorial2018/
博客地址:https://deepmind.com/blog/capture-the-flag/
然后是亚马逊的ICML介绍
https://blog.aboutamazon.com/amazon-ai/machine-learning-prowess-on-display
微软的ICML2018
https://www.microsoft.com/en-us/research/event/icml-2018/
英伟达ICML2018:
https://blogs.nvidia.com/blog/2018/07/05/nvidia-at-icml/?ncid=so-twi-mg-45398
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