会员服务
ICLR 2022 放出了本届会议的论文接收结果：共有 54 篇 Oral（口头报告）论文和 176 篇 Spolight 论文，论文接收总数 1095 篇，最终投稿量 3391 篇，论文接收率 32.3%。
【ICLR 2022】《多Agent控制的遗憾最小化方法》谷歌、普林斯顿大学
【ICLR 2022】《多Agent控制的遗憾最小化方法》谷歌、普林斯顿大学
专知会员服务
18+阅读 · 2022年6月16日
【AI+制药】MIT（ICLR 2022）：开发新药的更智能方法——面向自下而上合成规划和可合成分子设计的摊销树生成
【AI+制药】MIT（ICLR 2022）：开发新药的更智能方法——面向自下而上合成规划和可合成分子设计的摊销树生成
专知会员服务
15+阅读 · 2022年5月6日
【ICLR 2022】无监督计算机视觉的最新技术：MIT等科学家“通过提取特征对应的无监督语义分割”Unsupervised semantic segmentation by distilling feature correspondences
【ICLR 2022】无监督计算机视觉的最新技术：MIT等科学家“通过提取特征对应的无监督语义分割”Unsupervised semantic segmentation by distilling feature correspondences
专知会员服务
36+阅读 · 2022年4月23日
7篇ICLR 2022杰出论文奖出炉，清华朱军教授课题组摘获
7篇ICLR 2022杰出论文奖出炉，清华朱军教授课题组摘获
专知会员服务
29+阅读 · 2022年4月22日
ICLR 2022杰出论文公布：7篇论文获得，清华朱军课题组摘得
ICLR 2022杰出论文公布：7篇论文获得，清华朱军课题组摘得
专知会员服务
59+阅读 · 2022年4月22日
【ICLR2022】图神经网络复杂时间序列建模
【ICLR2022】图神经网络复杂时间序列建模
专知会员服务
89+阅读 · 2022年4月15日
【ICLR2022】MIT最新论文《用于分子生成的数据高效图文法学习》，用图文法生成新分子，Data-Efficient Graph Grammar Learning for Molecular Generation
【ICLR2022】MIT最新论文《用于分子生成的数据高效图文法学习》，用图文法生成新分子，Data-Efficient Graph Grammar Learning for Molecular Generation
专知会员服务
13+阅读 · 2022年4月10日
ICLR 2022 | BEIT论文解读：将MLM无监督预训练应用到CV领域
ICLR 2022 | BEIT论文解读：将MLM无监督预训练应用到CV领域
专知会员服务
32+阅读 · 2022年3月24日
【ICLR 2022】MIT论文解读：谈到人工智能，我们可以抛弃数据集吗？基于ML创建合成数据，Generative Models As A Data Source For Multiview Representation Learning
【ICLR 2022】MIT论文解读：谈到人工智能，我们可以抛弃数据集吗？基于ML创建合成数据，Generative Models As A Data Source For Multiview Representation Learning
专知会员服务
39+阅读 · 2022年3月15日
【上海交大ICLR2022】从因果不变性视角探讨图神经网络的分布外泛化鲁棒性
【上海交大ICLR2022】从因果不变性视角探讨图神经网络的分布外泛化鲁棒性
专知会员服务
27+阅读 · 2022年3月12日
【ICLR 2022】揭开机器学习系统的神秘面纱，用自然语言自动描述单个神经元在神经网络中的作用——MIT学者为你解读，Natural Language Descriptions of Deep Visual Features
【ICLR 2022】揭开机器学习系统的神秘面纱，用自然语言自动描述单个神经元在神经网络中的作用——MIT学者为你解读，Natural Language Descriptions of Deep Visual Features
专知会员服务
24+阅读 · 2022年3月12日
【ICLR 2022 论文解读】MIT专家使用人工智能发现隐藏在海量数据集中的异常（电网故障或级联交通瓶颈）
【ICLR 2022 论文解读】MIT专家使用人工智能发现隐藏在海量数据集中的异常（电网故障或级联交通瓶颈）
专知会员服务
41+阅读 · 2022年3月10日
【ICLR 2022 paper解读】将公平性注入机器学习模型，降低模型偏差，即使用于训练模型的数据集是不平衡的
【ICLR 2022 paper解读】将公平性注入机器学习模型，降低模型偏差，即使用于训练模型的数据集是不平衡的
专知会员服务
32+阅读 · 2022年3月10日
【浙江大学ICLR2022】可微分提示—一种更加高效的预训练少样本微调方法
【浙江大学ICLR2022】可微分提示—一种更加高效的预训练少样本微调方法
专知会员服务
30+阅读 · 2022年2月18日
【ICLR2022】UniFormer：无缝集成 Transformer，更高效的时空表征学习框架
【ICLR2022】UniFormer：无缝集成 Transformer，更高效的时空表征学习框架
专知会员服务
49+阅读 · 2022年2月16日
参考链接
https://iclr.cc/
父主题
ICLR
微信扫码咨询专知VIP会员
Top