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ICLR 2017

概要

ICLR是一年一度的深度学习顶级会议，雷锋网将在法国土伦带来ICLR 2017的一线报道。

人工智能

专访ICLR 2017主席 Hervé Glotin：蓬勃发展的表征学习 | ICLR 2017

ICLR 2017主席对此届大会的评价

杨晓凡 2017/08/25 17:44

人工智能

直击｜ICLR 2017现场最令人瞩目的5个亮点｜ ICLR 2017

任何人置身其中的时候，都不免产生一种信息量巨大，怎么看也看不完的错觉。

宗仁 2017/05/02 16:03

人工智能

纽约大学神经学教授Eero Simoncelli万字解析：机器生成的图像为何能骗过你的眼睛？| ICLR 2017

在刚刚闭幕的ICLR2017上，纽约大学神经学、数学、心理学教授Eero Simoncelli作为特邀嘉宾分享了他在机器表征、人类感知方面的研究成果。

杨晓凡 2017/04/28 16:05

人工智能

惨遭 ICLR 拒绝的十大好论文：LeCun榜上有名，Yoshua连中两枪 | ICLR 2017

研究者 Carlos E. Perez 在自己的博客上发布了一篇文章，细数了他认为不应该被拒的ICLR 2017十篇好论文。

杨文 2017/04/27 17:53

人工智能

ICLR论文面面观：大牛不再是全部，创新力量正在崛起 | ICLR 2017

国内外人工智能学术性会议的主题演讲部分都倾向于邀请声明在外的老学者，营造出非常浓烈的专家顶会效应，但这无疑是忽略了对创新力量的发掘和培育。

温晓桦 2017/04/27 15:10

人工智能

Twitter 又一力作：对Few-shot learning中的优化进行建模 | ICLR 2017

该论文提出了一种基于LSTM的元学习模式用于自动学习少量学习任务中神经网络的优化算法参数。

隔壁王大喵 2017/04/26 17:03

人工智能

ICLR 最佳论文作者张驰原演讲全文：理解深度学习，为何我们需要重新思考泛化问题？（附视频）| ICLR 2017

最富争议的最佳论文的第一作者张驰原，自己又是如何阐述论文的写作思路的呢？

奕欣 2017/04/26 14:39

人工智能

Facebook利用深度学习记忆网络训练聊天机器人，与客户自由对话 | ICLR 2017

Facebook利用深度学习记忆网络训练聊天机器人，使其在目标导向型的应用领域中，可以与客户自由对话，并结合系统API调用，输出用户所需服务，从而提高服务准确度

林少宏 2017/04/26 10:11

人工智能

还为构建神经网络发愁？谷歌大脑的自动架构搜索简直如虎添翼 | ICLR 2017

谷歌用循环网络来生成神经网络中的模型描述，并用强化学习训练这个RNN，以最大限度的提高验证集中生成的架构的准确性。

高云河 2017/04/26 10:05

人工智能

如何让强化学习采样变得更简单？剑桥大学联合谷歌伯克利提出 Q-Prop | ICLR 2017

研究人员提出了Q-Prop的方法，将on-policy和off-policy的优点结合起来，大大降低了强化学习方法的采样复杂度。

晟炜 2017/04/26 09:54

人工智能

FAIR 实验室的 ICLR 2017：理解对话是一场漫长的博弈

在 Facebook 的人工智能研究中心（FAIR），理解对话一直被认为是一个宏大和长期的人工智能研究目标。

彭鹏 2017/04/25 18:20

人工智能

Ian Goodfellow撰文总结：谷歌的 ICLR 2017 硕果累累

谷歌大脑团队的 Ian Goodfellow 今日在研究院官网上撰文，总结了谷歌在 ICLR 2017 上所做的学术贡献。

奕欣 2017/04/25 16:14

人工智能

工业界：这是最接地气的一届ICLR | ICLR 2017

会议第一天，主题演讲厅座无虚席，全天下来由来自UC伯克利、纽约大学等的研究团队共进行了7场演讲；其余时间为Poster Session论文展示交流环节。

温晓桦 2017/04/25 16:09

人工智能

大批量深度学习为何泛化效果差？西北大学联合英特尔给出了答案 | ICLR 2017

大量的证据证明，大批量的方法会倾向于将模型和函数归一化，从而导致尖锐收敛，并最终生成了比较差的泛化效果。

雪莉•休斯敦 2017/04/25 10:23

人工智能

Twitter在超分辨率技术上取得新进展，能还原打码图片｜ICLR 2017

以往超分辨率技术处理低像素图像的效果不如人意，采用新技术还原低像素图像，效果更清晰更锐利。

陈鸣鸠 2017/04/25 09:44

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