ICML

本文介绍ICML2020中 4 篇与图卷积网络相关的论文。 1. When Does Self-Supervision Help Graph Convolutional Networks? https://proceedings.icml.cc/static/paper_files/icml/202

雷锋网 AI 科技评论按，本文作者张拳石，上海交通大学副教授，研究方向为机器学习、计算机视觉，本文首发于知乎，雷锋网 AI 科技评论获其授权转载。以下为正文内容。 本来想把题目取为「从炼丹到化学」，但是这样的题目太言过其实，远不是近期可以做到的，学术研究需要严谨。但是，寻找适当的数学工具去建模深度神

ICML（International Conference on Machine Learning, ICML）是由国际机器学习学会（IMLS）主办的年度机器学习国际顶级会议，是推动机器学习领域发展的重要会议，被中国计算机协会 CCF 推荐为「A类会议」。 ICML 2021 的论文接收结果：共有「

本文是对《Graph Structure of Neural Networks》一文的浅显翻译与理解，如有侵权即刻删除。 朋友们，我们在github创建了一个图学习笔记库，总结了相关文章的论文、代码和我个人的中文笔记，能够帮助大家更加便捷地找到对应论文，欢迎star~ Chinese-Reading

感谢阅读腾讯AI Lab微信号第34篇文章。当地时间 7 月 10-15 日，第 35 届国际机器学习会议（ICML 2018）在瑞典斯德哥尔摩成功举办。ICML 2018 所接收的论文的研究主题非常多样，涵盖深度学习模型/架构/理论、强化学习、优化方法、在线学习、生成模型、迁移学习与多任务学习、隐

本文介绍的是ICML 2020 论文《PEGASUS: Pre-training with Extracted Gap-sentences for Abstractive Summarization 》，论文作者来自伦敦帝国理工学院和谷歌。 作者 | 刘杰鹏 编辑 | 丛 末 论文地址：https:

安妮 郭一璞 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 如何去评价一个神经网络的泛化能力？ 一篇出自比利时天主教鲁汶大学的研究发表在了ICML 2019识别和理解深度学习现象Workshop上。 研究指出，网络的泛化能力，可以通过“层旋转”来评判。 所谓层旋转，是指神经网络中每一层的权重

新智元报道 来源：arXiv 编辑：好困 【新智元导读】非对比自监督学习一直存在着几个基本理论问题：如何避免表征崩溃？学习到的表征的性质是什么？近日，田渊栋团队首次对模型训练的行为以及多个超参数的经验效应进行了分析，并提出了极为简单的预测器设置方法，论文已经被ICML 2021接收。 自监督学习 (

文章标题：Description Based Text Classification with Reinforcement Learning 文章作者：Duo Chai, Wei Wu, Qinghong Han, Fei Wu and Jiwei Li 文章链接：https://arxiv.org

来源：机器之心 本文共2772字，建议阅读6分钟。 本文为你编译了清华特奖得主乔明达一人署名的论文《Do Outliers Ruin Collaboration?》。 不久之前，ICML 2018 的接收论文列表放出，本文为你编译了清华特奖得主、交叉信息院 2014 级本科生乔明达一人署名的论文《D