ICML

2022 ICML | LIMO: Latent Inceptionism for Targeted Molecule Generation Paper: https://arxiv.org/abs/2206.09010 Code: https://github.com/Rose-STL-Lab/L

#今日论文推荐# ICML 2022 | 基于解耦梯度优化的可迁移模仿学习方法 本文是一篇对自己工作的分享，算是一篇实验和方法上自己都还比较满意的工作。发表在 ICML 2022，文章提出了一种新的 policy structure 和优化方式，用一种解耦的方式学习 policy，使得 policy

简介：自动驾驶竞逐城市NOA，轻舟智航这篇ICML2023论文为「感知模块评估」指出了新方向 实验验证 实验中使用的所有自动驾驶汽车都是基于同一类型的普通乘用车。这些车载自动驾驶系统中的基于效用的模块化规划器已在多个百万人口级别的城市进行了严格的道路测试和广泛的验证。实验中研究者选取了三个基准方法作

Maxout网络学习 原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50414467 作者：hjimce 一、相关理论 本篇博文主要讲解2013年，ICML上的一篇文献：《Maxout Networks》，这个算法我目前也很少用到，个人感觉最主要

相较于CNN（卷积神经网络），视觉transformer（ViT）具有更出色的建模能力，在imagenet等基准上也取得的了更优秀的性能，这可能也是为什么近年来ViT越发热门的原因。 而且最近ViT的新进展真的不少，我这段时间逛论文的时候也研读了一些，今天就简单总结了几篇个人认为很不错的文章，和大家

水木分子 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI 大模型带来的生命科学领域突破，刚刚再传新进展。 来自清华系，使用大模型实现了单细胞身份识别，同时模型LangCell也正式对外开源。 它不仅可以准确识别细胞身份，还具有很强的零样本分析能力，论文已被ICML 2024录⽤。 LangCell的数据集中

点击蓝字 关注我们 AI TIME欢迎每一位AI爱好者的加入！ 本组GitHub主页：https://github.com/thuml 迁移学习算法库：https://github.com/thuml/Transfer-Learning-Library 本文介绍ICML2021的中稿论文：Self-

作者 | 谭旭 转载自微软研究院AI头条（ID: MSRAsia） 编者按：目前，人类使用的语言种类有近7000种，然而由于缺乏足够的语音-文本监督数据，绝大多数语言并没有对应的语音合成与识别功能。为此，微软亚洲研究院机器学习组联合微软（亚洲）互联网工程院语音团队在ICML 2019上提出了极低资源

文 | 王希梅，高敬涵，龙明盛，王建民 源 | THUML 本文介绍ICML2021的中稿论文：Self-Tuning for Data-Efficient Deep Learning，就“如何减少对标记数据的需求”这一重要问题给出了我们的思考。 论文标题： Self-Tuning for Data

来源：ICML 2023 Workshop论文链接：https://openreview.net/forum?id=AgkMFYcOmM作者：Luca A Lanzendörfer, Roger Wattenhofer内容整理：王妍 引言 隐式神经表征 (INRs) 已经成为一种很有前景的表示各种数