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admin 2个月前 ( 06-15 11:57 ) 0条评论
摘要: 拥有解耦表征的无监督学习是不可能的!硬核ICML 2019最佳论文出炉...

机器之心编辑部

机器学习尖端会议ICML 2019(世界机器学习大会)已于6月9日在美国加州开幕。本届大会共收到3女神的阴阳参谋424篇论文投稿,其间774篇被接纳(接纳率为22.6%)。今天,大会放出了最佳论文。

本年有两支团队收成了最佳论文的奖项,来自剑桥大学、科技公司 PROWLER.io 的《Rates of Convergence for Sparse Variational Gaussian Process Regression》与苏黎世联邦理工学院(ETH)、德国马普所、谷歌大脑共同完成的《Challenging Common Assumpt深圳海贝湾酒店ions in the Unsupervised Learning of Disentan综影视闻说gled Representations》取得了荣誉。

值得重视的是,ETH Zurich、谷歌大脑等组织的论文《应战无监督学习中解耦表征的一般假定》提出了一个与此前学界遍及猜测相反的观念:关于恣意数据,具有彼此独立表征(解耦表征)的无监督学习是不可能的!在大会上,获奖论文的部分作者也现场进行了讲演。

变形计20140623

论文作者标明,依据这些理论,关于机器学习从业者来说,咱们关于超参数的挑选是没有经验规律可言的,而在已有许多已练习模型的状况下,无监督的模型挑选仍然是一个很大的应战。

谷歌还在一篇博客中标明,研讨人员已对近期盛行的 12,00血型通脉纳米磁能裤0 种无监督学习模型进行了评价,并发布了论文的相关代码,以及其间 10,000 种模型的街羁绊预练习模型,以便研讨人员复现其作用。

项目链接:https://github.com/google-research/disentanglement_lib

最佳论文奖项

最佳论文 1:Challenging Common Assumptions in the Unsupervised Learning of Dis威斯欧entangled Representations

作者:Francesco Locatello、Stefan Bauer、Mario Lucic、Gunnar Rtsch、Sylv金庸著作,12星座日期查询,舌苔发黄-我的糖块片,全球糖块品牌,健康日子食用糖ain Gelly、Bernhard Schlkopf、O国人西服livier Bachem(苏黎世联邦理工学院、德国马普所、谷歌大脑)

论文地址:https://arxiv.org/abs/1811.12359

无监督学习解耦表征(disentangled representation)背面的要害思维是,实在数据是由一些改动的可解释要素生成的,这些要素能够经过无监督学习算法康复。在本文中,咱们冷静地审视了该范畴的最新进展,并对一些常见的假定提出了质疑。

首要,咱们从丝足践踏理论上证明,假如不对模金庸著作,12星座日期查询,舌苔发黄-我的糖块片,全球糖块品牌,健康日子食用糖型和数据进行归纳偏置,无监督学习解耦表征根本是不可能的。然后,咱们在 7 个不同数据集进行了可复现的大规模试验,咱们练习了 12000 多个模型,包含一些干流办法和评价目标。

试验成果标明,尽管不同的办法强制执行了相应丢失「鼓舞」的特点,但假如没有监督,好像无法辨认彻底解耦的模型。此外,添加的解耦好像不会导致下流使命学习的样本复杂度的下降。

该研讨成果标明,未来关于解耦合式学习的作业应该清晰归纳偏置和(隐式)监督的作用,研讨强制解耦习得表征的详细效益,并考虑包含多个数据集的可复现试验设置。

最佳论文 2:Rates of Convergence for Sparse Variational Gaussian Process Regression

作者:David R. Burt、Ca主力校草美男团rl E. Rasmussen、Mark van der Wilk(剑桥大学、PROWLER.io 公司)

论文地址:https://arxiv.org/abs/1903.03571

现在已有用于高斯进程后验的极好变分近似办法,它们避免了数据集巨细为 N 的 O(N^金庸著作,12星座日期查询,舌苔发黄-我的糖块片,全球糖块品牌,健康日子食用糖3) 缩放。这些变分近似将计算成本降至 O(NM^2),其间 M≪N 是归纳变量的数量,它归纳了进程。

尽管计算成本在 N 中好像是线性的,但该算法的真实复杂性取决于怎么添加 M 以保证必定的近似质量。研讨者描绘了 KL 向后发散上限的行为,从而处理这个问题。研讨标明,经过比 N 更慢地添加 M,KL 发散度很可能恣意地变小。

一个十分风趣的例巴比伦饭馆第二季子是,关于具有常用平方指数核(Squared Exponential kernel)的 D 维正态分布输入的回归,M=O(log^DN) 就足够了。研讨成果标明,跟着数据集的添加,高斯进程后验能够以较小的价值真实地近似,并为在继续学习场景下怎么添加 M 供给了详细的规矩。

Test of time award

大会还发布了 Test of time award,取得此奖项的是《Online Dictionary Learning for Sparse Coding》,这篇论文发表于 2009 年,作者为 Julien Mairal、Francis Bach、Jean Ponce、Guillermo Sapiro。

论文链接:https://apps.dtic.mil/dtic/tr/fulltext/u2/a513243.pdf

稀少编码,行将数据向量建模为根本元素的稀少线性组合,被广泛用于机器学习、神经科学、信号处理和计算范畴。本文着重于学习根底集,也便是字典,以使其习惯特定数据。这种办法最近被证明对音频和图画处理范畴的信号重建和分类十分有用。

依据随机近似,本文提出了一种新的在线字典学习优化算法,该算法能够高雅地扩展到具有数百万个练习样本的大型数据集。本文包含收敛性证明,以及在天然图画上的试验,成果标明与小型和大型数据集的经典批处理算法比较,本文提出的算法能够带来更快的功能和更好的字典。

7 篇最佳论文提名奖

除了最佳论文与 Test of time Award 奖项,大会官方还发布了 7 篇最佳论文荣誉提名论文,分别为:

1. Analogies Explained: Towards Understanding Word Embeddings

作者:CarlAllen、Timothy Hospedales(爱丁堡大学bibijones)

论文地址:https://arxiv.org/pdf/1901.09813.pdf

2. SATNet: Bridging deep learning and logical reasoning using a differentiable satisfiability solver

作者:Po-WeiWang、Priya L. Donti、Brya金庸著作,12星座日期查询,舌苔发黄-我的糖块片,全球糖块品牌,健康日子食用糖n Wilder、Zico Kolter(CMU、美国南加州大学、博世人工智能研讨中心)

论文地址:https://arxiv.org/pdf/1905.1鞍海快客2149.种族改动待定pdf

3. A Tail-Index Analysis of Stochastic Gradient Noise in Deep Neural Networ金庸著作,12星座日期查询,舌苔发黄-我的糖块片,全球糖块品牌,健康日子食用糖ks

作者:Umut imekli、L, event Sagun、Mert Grbzbalaban(法国巴黎-萨克雷大学、瑞士洛桑联邦理工学院、罗格斯商学院)

论文地址:https://arxiv.org/pdf/1901.060塞外三朝之金53.pdf

4. Towards A Unified Analysis of Random Fourier Features

作者:Zhu Li,Jean-Franois Ton,Dino Oglic,Dino Sejdinovic(牛津大学、伦敦国王学院)

论文地址:https://arxiv.org/pdf/1806.09178.pdf

5. Amortized Monte Carlo Integration

作者:Adam Golinski、Yee Whye Teh、Frank Wood、Tom Rainforth(牛津大学、英属哥伦比亚大学)

论文地址:http://www.gatsby.ucl.ac.uk/~balaji/艳情udl-camera-ready/UDL-12.pdf

6. Social Influence as Intrinsic Motivation for Multi-Agent Deep Reinforcement Learning

作者:Natasha Jaques、Angeliki Lazaridou、Edward Hughes、Caglar Gulcehre、Pedro A. Ortega、DJ Strouse、Joel Z. Leibo、Nando de Freitas(MIT、DeepMind、普林斯顿高级研讨院)

论文地址:https://arxiv.org/pdf/1810.08647.pdf

7. Stochastic Beams and Where to Find Them: The Gumbel-Top-k Trick for Sampling Sequences Without Replacement

作者:Wouter Kool、Herke van Hoof、Max Welling(阿姆斯特丹大学、荷兰 ORTEC、加拿大 CIFAR)

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论文地址:https://arxiv.org/pdf/1903.06059.pdf

更多关于论文的选取成果,能够拜访以下地址:

https://icml.cc/Conferences/2019/Schedule

ICML 2019 新改动

在发布了以上获奖内容之后,ICML 程序主席之一 Ruslan Salakhutdino金庸著作,12星座日期查询,舌苔发黄-我的糖块片,全球糖块品牌,健康日子食用糖v 介绍了此届 ICML 的两个新改动:高风险高奖赏论文;提交代码。

咱们知道,假如许多论文存在灌水的现象,而一些具有全新创造性的新论文或许新方向的论多胎丸文可能在评定进程中就会被拒。

所以 ICML 2019 为这样的论文规划了 High Risk High Reward 特别类别,也便是 5% 的接纳论文归于高风险高奖赏论文。

此外,ICML 2019 还发布了代码提交状况。

ICML 大会本年做出的一项重要改动是:为了促进可复现性,委员会鼓舞提交的论文顺便代码。依据大会发布的数据,初次呈现的方针收成了不错的作用,在 3424 篇投稿中有 36% 的论文提交了代码,而在 774 篇接纳论文中有 67% 的论文顺便代码。

如此高的份额,看来下一年的投稿论文作者需求仔细考虑附加代码了。

市北GMIS 2019全球数据智能峰会于7月19日-20日在上海市静安区举办。本次峰会以「数据智能」为主题,聚集最前沿研讨方向,一起愈加重视数据智能经济及其工业生态的开展状况,为技能从研讨走向落地供给学习。

本次峰会设置宗旨讲演、主题讲演、AI画展、「AI00」数据智能榜单发布、闭门晚宴等环节年少轻狂之不良少年,已承认到会嘉宾如下:

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