【导读】机器学习顶会ICLR2021 deadline已经结束,最后共有3013篇论文提交。ICLR 采用公开评审,可以提前看到这些论文。小编整理了来自Twitter、知乎热议的高赞论文,先睹为快。

ICLR 2021会议网址: https://openreview.net/group?id=ICLR.cc/2021/Conference

  1. An Attention Free Transformer https://openreview.net/forum?id=pW--cu2FCHY

  2. Contrastive Learning with Stronger Augmentations https://openreview.net/forum?id=KJSC_AsN14

  3. An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale https://openreview.net/forum?id=YicbFdNTTy

  4. A Good Image Generator Is What You Need for High-Resolution Video Synthesis https://openreview.net/pdf?id=6puCSjH3hwA

  5. Score-Based Generative Modeling through Stochastic Differential Equations https://openreview.net/forum?id=PxTIG12RRHS&noteId=PxTIG12RRHS

最后附上周博磊老师的推荐 https://docs.google.com/document/d/1Rk2wQXgSL-9XiEcKlFnsRL6hrfGNWJURufTST2ZEpIM/edit

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“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

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