ICML

TitanicFlaskMLModel

第 35 届国际机器学习会议（ICML 2018）正在瑞典斯德哥尔摩举行。人工智能创业公司 Petuum 共有 5 篇论文入选，包含门控规划网络、变换自回归网络和无限可微分蒙特卡罗估计器等研究。本文将摘要介绍其中一篇论文《Nonoverlap-Promoting Variable Selection

正在美国纽约举行的国际机器大会（ICML）上，我们很难忽略 Facebook 研究科学家们的身影——他们呈现三篇论文、主导四场研讨会、并主讲两场教程。其中包括 FB 研究科学家 Ronan Collobert、Armand Joulin 和 Laurens van der Maaten合作的论文《T

作者 | yyl424525 来源 | CSDN博客 文章目录 1 相关介绍 1.1 Simple Graph Convolution (SGC)提出的背景 1.2 SGC效果 2 Simple Graph Convolution 简化的图卷积 2.1 符号定义 2.2 图卷积网络GCN GCN v

编者按：从2018年开始，预训练（pre-train） 毫无疑问成为NLP领域最热的研究方向。借助于BERT和GPT等预训练模型，人类在多个自然语言理解任务中取得了重大突破。然而，在序列到序列的自然语言生成任务中，目前主流预训练模型并没有取得显著效果。为此，微软亚洲研究院的研究员在ICML 2019

本次ICML会议的tutorial安排在主会前一天。这次tutorial内容非常丰富，有微软亚研的hekaiming（已经跳去facebook）介绍深度残差网络，也有deepmind的david silver介绍强化学习，还有一系列优化相关的topic等等。笔者选取了深度残差网络，随机梯度，深度强化

本文转载自公众号：专知。 【导读】知识图谱一直是研究热点，研究者近年来广泛关注知识图谱嵌入（Knowledge Graph Embedding，简称KGE）方法，在保留语义的同时，将知识图谱中的实体和关系映射到连续的、稠密的低维向量空间，从而可以通过向量来高效计算实体与关系的语义联系，利用学习得到的

论文解读：SCAFFOLD: Stochastic Controlled Averaging for Federated Learning 作者：SaiPraneeth Karimireddy主页, Satyen Kale, Mehryar Mohri,Sashank J. Reddi, Sebas

文章目录 通过超球面的对齐和均匀性理解对比表示学习 paper题目：Understanding Contrastive Representation Learning through Alignment and Uniformity on the Hypersphere paper是MIT发表在IC