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本文转载自:AI科技评论
其中,获奖工作1的一作 Aston Zhang 是《动手学深度学习》的作者之一,其余作者有李沐、Alex Smola、Zack Chase Lipton等人。Aston Zhang 博士毕业于UIUC,目前在亚马逊担任高级科学家。
图注:Aston Zhang
图注:《动手学深度学习》封面
获奖论文8的一作宋飏14岁保送清华大学,本科就读于数学物理专业,曾跟随朱军等人做研究,后在2016年赴斯坦福大学攻读计算机科学博士,导师为Stefano Ermon。
值得一提的是,在这8篇获奖论文中,并不是所有的论文都是Oral评级,还有两篇论文是Spotlight评级。论文主题涉及参数化、复杂查询、PCA的博弈论形式、物理模拟、双耳声音合成、SGD收敛性、神经架构搜索、基于得分的模型等。 另外,需要说明的是,去年ICLR 2020并没有评选杰出论文奖,而今年高达8篇杰出论文并不是对去年未评选的补偿,它更有可能是大会评委的进步,照顾到了机器学习社区中一直以来大家对每年最佳论文/杰出论文太少或论文选拔领域不公平的一个呼声。
获奖名单(按字母顺序)
获奖论文一(spotlight):
获奖论文二(oral):
获奖论文三(oral):
程序主席评价:
提供PCA的一种新颖博弈论形式。
基于博弈论重构,提出了PCA的顺序算法和分散算法。
为顺序算法的全局收敛提供理论保证。
证明所提出的分散算法可扩展到大规模问题。
定理4.1的后半部分陈述需要关于初始化的条件,这些条件在高维设置中很难满足。
在博弈论背景下,文中提到的博弈论公式意义没有被充分探索。
获奖论文四(spotlight):
获奖论文五(oral):
从移动单音频进行双耳合成的有趣方法。
很好地解释了为什么L_2不是双耳重建的最佳损失。
有趣的架构选择,效果不错。
很好的动机和清晰的想法——特别是在回复了审稿人的评论之后。
我同意关于标题的修改意见。虽然我认为它暗示了声源可能是单个的,但明确的表述会让那些不太紧密相关的主题中工作的人更清楚。因此,“从单声道音频的双耳语音的神经合成”的建议听起来相当合理。
获奖论文六(oral):
获奖论文七(oral):
获奖论文八(oral):
https://twitter.com/iclr_conf/status/1377561106273669123
https://iclr-conf.medium.com/announcing-iclr-2021-outstanding-paper-awards-9ae0514734ab
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