ICML2023放榜了！1827篇论文接收，6538 投稿，接收率达27.9%，你的接收了吗？

ICML 2023已经公布了会议通知，这是一场备受关注的机器学习盛会。2023年，共有6538份论文提交，通过筛选和评审，有1827篇论文被接收。

下面是网友统计的历史录取率，相比来看，2023年的接收率为历史最高，接收数量也是历史最高！

国际机器学习大会(International Conference on Machine Learning，简称ICML ) 是由国际机器学习学会（IMLS）主办的机器学习国际顶级会议。

1. On the Connection Between MPNN and Graph Transformer

图Transformer (GT)最近作为一种新的图学习算法范式出现，在多个基准上超过了之前流行的消息传递神经网络(MPNN)。之前的工作(Kim et al.， 2022)表明，通过适当的位置嵌入，GT可以任意地近似MPNN，这意味着GT至少与MPNN一样强大。本文研究了反向连接，并表明具有虚拟节点(VN)的MPNN，一种常用的启发式方法，但几乎没有理论理解，足够强大，可以任意近似GT的自注意力层。

https://arxiv.org/abs/2301.11956

2. Continuous Spatiotemporal Transformers

https://arxiv.org/abs/2301.13338

Transformer模型在自然语言处理和计算机视觉中非常成功， 然而,Transformer本质是一个离散的时空模型，在连续系统方面有一个限制, 也就是无法保证采样的连续性。 为解决此挑战,本文提出了一种连续时空 Transformer (CST), 可用于连续系统的建模。这种新的框架通过在 Sobolev 空间优化来保证连续和流畅的输出。作者将 CST 与传统 Transformer 以及其他空间时间动态建模方法进行了基准测试,包括从 calcium 成像数据学习大脑动态。

CST 可以生成更连续、更流畅的表示形式,并在多个合成和真实系统上的任务中实现更好的表现,包括从 calcium 图像数据学习大脑动态。