年从今年4月开始。介绍ICLR2021论文的运动已经开始了。到9月25日为止,大会收到了近2600份意见书。与ICLR2019的1580件意见书相比,今年增加了约62.5%。写
篇论文之前要准备什么?过去4年的统计数据:根据今年提出的主题,尽管深度学习和GAN流行,提交数量还是减少了。值得注意的是,GNN、BERT、Transformer这三个主要领域成为今年的新焦点。在ICLR2019大会上,两篇文章被选为最佳。
中的一个是蒙特利尔大学和微软研究公司在NLP领域发表的深度学习模式。“秩序神经元:将树结构整合到神经网络中回归”。他们将RNN网络和所提出的神经分类战略相结合,另一个是MIT。有关CSAIL神经网络压缩的研究“彩票假设:寻找冗余性,可管理神经网络”针对今年的意见书,一部分网民开始阅读文章,并在网上进行盲目审查。什么样的研究受到关注?最近,引起人们讨论的文章是“艺术设计:通过优秀的地理适应性,以优秀的兼容性和达尔文主义,对超级知识产权艺术进行修正,作出代表性的设计吗?”住宅的网民说“眼睛看不见”。在本文中,我们提出了一种使用广义相对理论和通用达尔文理论的多智能RL建模人工智能(ASI)。不管好坏,这个有意义吗?你感兴趣的人可以学习那个。
除了这种“新颖性”之外,还有用户在不同方向上推荐的其他文章,如基于BERT的ALBERT,通过减少参数可以减少存储器的消耗。关于GNN和GCN的文章“GraphiSAINT:采样图的学习方法”,NAS也是两年的热点,过去从研究者那里提出了很多文章,关于Optimzation/Adam的研究有很多。
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