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ICLR 2022 | 超越Focal Loss！PolyLoss用1行代码+1个超参完成超车！
ICLR 2022 | 超越Focal Loss！PolyLoss用1行代码+1个超参完成超车！ 转自ICLR 2022 | 超越Focal Loss！PolyLoss用1行代码+1个超参完成超车！ICLR 2022的10篇论文推荐
4月25日（星期一）至4月29日（星期五），International Conference in Learning Representations（ICLR）将连续第三年在线举行。它是世界机器学习研究世界上最大，最受欢迎的会议之一：它包含超过一千篇有关主题的论文，包括ML理论，强化学习（RL），计算机视觉（CV），自然语言处理（NLP），神经科学等。 1、Autoregressi【论文精读】ViT-2021-ICLR
背景： transformer用到视觉问题上的难处： transfomer的计算复杂度， O ( n 2 ) O(n弱标签问题相关论文略读
目录 1Transductive Propagation Network ( ICLR 2019) 2 Temporal Coherence Label Propagation (ICLR 2022, Under Review) 3 FlexMatch (NIPS2021) 4 Conditional Score-based Diffusion Imputation (NIPS 2021) 5 Bilinear Temporal-Spectral Fusion (ICLR 2022 Under Revi来势汹汹PyTorch！ICLR论文提及频率直追TensorFlow（附对比）
昨日，Facebook 在首届 PyTorch 开发者大会发布了 PyTorch1.0 预览版，标志着这一框架更为稳定可用。从去年年初发布以来，PyTorch 已经成为明星框架，发展速度甚至有力压 TensorFlow 的趋势。据网友统计，在最新的 ICLR 2019 提交论文中，提及 TensorFlow 的论文数量从 228 升到了 266，而提及顶会「扩招」，一地鸡毛：ICLR2020近半数审稿人未发过相关论文
昨日，ICLR 2020 评审结果放出，被大量作者吐槽，甚至有开发者统计，本次大会近半数审稿人没有在相关领域发过论文。这把不久之前刚被清华列为人工智能 A 类顶会的 ICLR，推上了风口浪尖。昨日，ICLR2020 的审稿结果终于放出。但放榜时间比预计的要晚了一天，原因在于今年的投稿数量多到爆炸，足足顶会「扩招」，一地鸡毛：ICLR2020近半数审稿人未发过相关论文
昨日，ICLR 2020 评审结果放出，被大量作者吐槽，甚至有开发者统计，本次大会近半数审稿人没有在相关领域发过论文。这把不久之前刚被清华列为人工智能 A 类顶会的 ICLR，推上了风口浪尖。昨日，ICLR2020 的审稿结果终于放出。但放榜时间比预计的要晚了一天，原因在于今年的投稿数量多到爆炸，足足动态卷积超进化！通道融合替换注意力，减少75%参数量且性能显著提升 | ICLR 2021
本文是微软&加大圣地亚哥分校的研究员在动态卷积方面的一次突破性的探索，针对现有动态卷积(如CondConv、DY-Conv)存在的参数量大、联合优化困难问题，提出了一种动态通道融合机制替换之前的动态注意力。 paper: https://arxiv.org/abs/2103.08756 code: https://github.com/liyuAMiner会议论文推荐第四十八期
AMiner平台由清华大学计算机系研发，拥有我国完全自主知识产权。平台包含了超过2.3亿学术论文/专利和1.36亿学者的科技图谱，提供学者评价、专家发现、智能指派、学术地图等科技情报专业化服务。系统2006年上线，吸引了全球220个国家/地区1000多万独立IP访问，数据下载量230万次，年度顶会速递 | ICLR 2020录用论文之图神经网络篇
Composition-based Multi-Relational Graph Convolutional Networks 链接 | https://openreview.net/pdf?id=BylA_C4tPr 作者 | Shikhar Vashishth, Soumya Sanyal, Vikram Nitin, Partha Talukdar 单位 | Carnegie Mellon University; Columbia University Graph Neural NetworCV
C V CV CV 一 ICCV 二 ECCV 三 CVPR 四 NIPS 五 IJCAI 六 ICLR 七 AAAI《ICLR 2020论文分享-BERT在神经机器翻译中的应用》
https://www.bilibili.com/video/BV1Ep4y1Q71p 活动作品ICLR 2020论文分享-BERT在神经机器翻译中的应用 要解决的问题： - 直接用预训练的结果 - BERT训练和NMT任务的分词方式不一样，引起句子长短不一样 - BERT双向，decoder 单向 —— BERT作为embeddingICLR 2019最佳论文出炉：微软、MILA、MIT获奖
本文由机器之心整理一年一度的深度学习盛会 ICLR 将于当地时间 5 月 6 日-9 日在新奥尔良举行。据统计，ICLR 2019 共收到 1591 篇论文投稿，相比去年的 996 篇增长了 60%，其中 oral 论文 24 篇，poster 论文 476 篇。目前，ICLR 2019 的最佳论文已经发布。来自蒙特利尔大学 MILA 研究[综述]Deep Compression/Acceleration深度压缩/加速/量化
[综述]Deep Compression/Acceleration深度压缩/加速/量化 Model-Compression-Papers Papers for neural network compression and acceleration. Partly based on link. Survey Recent Advances in Efficient Computation of Deep Convolutional Neural Networks, [arxiv '18] A S