ICLR 第28页

论文浅尝 | 用可微的逻辑规则学习完成知识库推理

Citation：FanYang,ZhilinYang,WilliamW.Cohen.DifferentiableLearningofLogicalRulesforKnowledgeBaseReasoning.ICLR2017

开放知识图谱·2018-07-05 21:00

VGGNet

1、VGGNet网络结构（ICLR2015）：VGGNet探索了网络层的深度对网络层的影响。

蓬莱道人·2018-07-01 21:40

改进卷积神经网络，你需要这14种设计模式

机器之心之前报道过提交ICLR2017的论文：也正是关注于此。而本文在描述14种设计模式之余更加注重于阐述构建和训练卷积网络的小技巧。

KeeJee·2018-06-28 14:33

【To prune, or not to prune: exploring the efficacy of pruning for model compression】论文笔记

[ICLR’18]论文链接：https://arxiv.org/abs/1710.01878Tensorflow修剪库参考：https://github.com/tensorflow/tensorflow

地大大刘·2018-06-26 15:36

【Pruning Convolutional Neural Networks for Resource Efficient Inference】论文笔记

[ICLR’17]论文链接：https://arxiv.org/abs/1611.06440这篇论文也是修剪卷积核的。

地大大刘·2018-06-11 16:01

【Pruning Filters for Efficient ConvNets】论文笔记

[ICLR’17]这篇论文也属于参数裁剪的一类，不同于一般的裁剪全连接层参数，这篇论文裁剪的重点是卷积层，而且把卷积核和特征图一起裁剪，统统丢掉。

地大大刘·2018-06-07 09:16

ICLR 2018 BEST PAPER

这篇文章的题目如下：论述了如何将元学习用于非静态环境下多agents的增强学习。与传统的多agents静态环境（atari）和单agent静态环境相比，该场景更复杂，同时也与实际应用情景相吻合！该问题的提出在review中被认为是通向AGI的重要的一步。设想这样的一个游戏场景：愤怒的小鸟—游戏中的重力随着时间动态的改变，从而该场景是一个典型的非静态环境，是之前的增强学习方法所不能handle的。下

DeepMatter·2018-06-04 01:31

VGGNet 总结

该论文发表于ICLR2015，由牛津大学视觉几何组（VisualGeometryGroup）和DeepMind公司提出，这也是VGG名字的由来。

HF飞哥·2018-05-28 00:00

自动学习——《Learning to Teach》——ICLR2018

自动学习（AutoML）：通过自动化的方式，机器试图学习到最优的学习策略，从而避免机器学习从业者低效的手动调整方式。经典的自动学习方法：（1）用于超参数调节的贝叶斯优化（BayesianOptimization）（2）用于优化器和网络结构调整的元学习技术（Metalearning/Learningtolearn）传统的机器学习算法还是最近的自动学习算法，重点都是如何让AI更好的学习：两种学习算法的

LetItBe3·2018-05-07 10:56

人工智能实践：TensorFlow笔记学习（八）—— 卷积神经网络实践

大纲7.1复现已有的卷积神经网络7.2用vgg16实现图片识别目标掌握复现已有网络，用vgg16实现图片识别7.1复现已有的卷积神经网络VGGNet是Karensimonyan等人在2015年的ICLR

skytoby·2018-05-06 17:56

「Deep Learning」Note on SN-GANs（谱规范化）

该论文是ICLR2018的Or

小锋子Shawn·2018-05-01 09:28

| 附ICLR论文

麻瓜栗发自凹非寺量子位出品|公众号QbitAI从前，任何程序的任何功能，都需要一行一行敲出来。后来，程序猿要写的代码越来越多，世界上便有了各种各样的API，来减少大家的工作量。有些功能，可以让API来帮我们实现。不过，人类写下的话，API并不是每一句都能听懂。语言不通的话，愿望就无法实现。现在，有会写代码的AI可以替你召唤API。以及，它能做的并不止这些。吃得不多，写得不少莱斯大学的一群极客，

深度学习世界·2018-04-28 00:00

[深度学习] 使用Adam无法收敛到最优解

LeYOUNGER·2018-04-20 10:03

Wasserstein距离在生成模型中的应用

作者丨黄若孜学校丨复旦大学软件学院硕士生研究方向丨推荐系统前言本文是关于Wasserstein距离在生成模型中的应用的一个总结，第一部分讲Wasserstein距离的定义和性质，第二部分讲利用W1距离对偶性提出的WGAN，第三部分包括ICLR18

Paper_weekly·2018-04-19 00:00

深度学习模型网络学习之移动网络

SquezeeNet标题SQUEEZENET:ALEXNET-LEVELACCURACYWITH50XFEWERPARAMETERSAND<0.5MBMODELSIZE作者团队，发表时间伯克利&斯坦福ICLR

Kuekua-seu·2018-04-06 18:48

机器阅读理解（machine comprehension）

本篇博客主要参考了2017年的在ICLR会议上发表的论文《BI-DIRECTIONALATTENTIONFLOWFORMACHINECOMPREHENSION》。

guoyuhaoaaa·2018-03-14 17:36

直播实录 | 非自回归神经机器翻译 + ICLR 2018 论文解读

本文为3月9日，香港大学博士生——顾佳涛博士在第24期PhDTalk中的直播分享实录。在本期PhDTalk中，来自香港大学的博士生顾佳涛，向大家介绍了他们在加速神经机器翻译（NMT）方向的一些进展。本次Talk分为三部分：第一部分以GoogleBrain的Transformer为基础，嘉宾简要介绍了一些神经机器翻译的基本知识、主要进展和局限。第二部分是这期的主要内容，嘉宾以第一作者身份，为大家详细

Paper_weekly·2018-03-12 00:00

论文笔记：Multi-Scale Dense Networks for Resource Efficient Image Classification

Multi-ScaleDenseNetworksforResourceEfficientImageClassification[ICLR2018oral]原文链接：传送门目录Multi-ScaleDenseNetworksforResourceEfficientImageClassification

Emma__8·2018-02-25 15:58

论文笔记：Spectral Normalization for Generative Adversarial Networks [ICLR2018 oral]

SpectralNormalizationforGenerativeAdversarialNetworks原文链接：传送门一篇纯数学类文章，有兴趣的时候再看！EmmaCUHK2018.02.26

Emma__8·2018-02-25 15:56

记忆网络系列之Recurrent Entity Network

这篇论文是facebookAI在2017年的ICLR会议上发表的，文章提出了RecurrentEntityNetwork的模型用来对worldstate进行建模，根据模型的输入对记忆单元进行实时的更新，

北邮张博·2018-01-30 12:03

Network In Network

写在前面的话1、网络简介NetworkInNetwork是2014年ICLR中一篇比较出众的论文，该论文在CNN的基础上，通过设计mlpConv以及利用全局Pooling替代全连接层的方式，不仅减少了参数的数量

春枫琰玉·2018-01-21 17:56

循环神经网络自动生成程序：谷歌大脑提出「优先级队列训练」

目前，该论文已提交ICLR2018大会，正在接受评议。

机器之心V·2018-01-14 06:12

轻量化网络：SqueezeNet

SqueezeNet发表于ICLR-2017，作者分别来自Berkeley和Stanford，SqueezeNet不是模型压缩技术，而是“designstrategiesforCNNarchitectureswithfewparameters

TensorSense·2017-12-27 09:41

【韩松】Deep Gradient Comression

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1712.01887.pdf本篇文章发表在ICLR2018，韩松之前有一系列模型压缩的研究，比如其博士毕业论文《EFFICIENTMETHODSANDHARDWAREFORD

Mys_GoldenRetriever·2017-12-25 13:54

【论文阅读笔记】MULTI-SCALE DENSE NETWORKS FOR RESOURCE EFFICIENT IMAGE CLASSIFICATION

GaoHuang(CornellUniversity),ICLR2018bestPapers文章链接：https://arxiv.org/pdf/1703.09844.pdf代码链接：https://github.com

cskywit·2017-12-07 15:26

盘点52个全球人工智能和机器学习重要会议

Notes：本文盘点未收录CVPR、ACL、ICLR和EMNLP等计算机视觉自然语言处理细分领域的重要大会。

人工智能爱好者俱乐部·2017-12-05 00:00

一文概览ICLR 2018最新评审论文TOP 5（附论文地址）

来源：机器之心本文长度为3200字，建议阅读6分钟为你分享ICLR2018大会评审得分排名前五的论文。ICLR2018大会的论文评审已经于11月27日截止。

enohtzvqijxo00atz3y8·2017-12-05 00:00

一种通过self-attention机制生成多维度aspect的句向量模型

这篇博客主要借鉴了IBM沃森实验室的2017年ICLR会议的论文《ASTRUCTUREDSELF-ATTENTIVESENTENCEEMBEDDING》。

guoyuhaoaaa·2017-12-03 15:39

[Paper Share - 1]Neural Architecture Search With Reinforcement Learning

导读ICLR2017，论文的主题是如何用一个RNN通过强化学习生成一个效果不错的CNN结构或者一个新的RecurrentCell。文章的效果不算特别明显，但是思路可以借鉴。

少侠阿朱·2017-11-26 22:31

NVIDIA新作解读：用GAN生成前所未有的高清图像（附PyTorch复现） | PaperDaily #15

这是PaperDaily的第15篇文章本期推荐的是NVIDIA投稿ICLR2018的新作ProgressiveGrowingGANs，论文提出了一种以渐进增大的方式更稳定地训练GAN，实现

Paper_weekly·2017-11-16 00:00

超越Softmax瓶颈：一种高秩RNN语言模型

卡内基梅隆大学计算机科学学院最近一篇正在评议阶段的ICLR2018论文在arXiv上公开，该论文证明使用分布式词嵌入的Softmax实际上没有足够的能力来建模自然语言，他们为此也提出了自己的解决方法。

机器之心V·2017-11-15 06:15

Deep Learning: The Unreasonable Effectiveness of Randomness

deep-learning-the-unreasonable-effectiveness-of-randomness-14d5aef13f87#.krwn3icpf转载自：http://www.jianshu.com/p/8e52cb53e907，有删改【嵌牛导读】：ICLR2

酱油戊·2017-11-08 10:38

Bengio等人提出图注意网络架构GAT，可处理复杂结构图

该论文现已提交至ICLR2018大会。卷积神经网络已成功应用于解决图像分类、语义分割、机器翻译等问题，其中背后的数据表证有着网格状的结构。

机器之心V·2017-11-07 06:52

OpenAI十七岁高中实习生提交论文，提出分层强化学习新算法

他最近在OpenAI实习期间作为第一作者发表的论文《MetaLearningSharedHierarchies》已经提交到了ICLR2018大会。

机器之心V·2017-10-28 06:49

斯坦福博士韩松毕业论文：面向深度学习的高效方法与硬件

他的研究也广泛涉足深度学习和计算机体系结构，他提出的DeepCompression模型压缩技术曾获得ICLR'16最佳论文，ESE稀疏神经网络推理引擎获得FPGA'17最佳论文，对业界影响深远。

机器之心V·2017-10-24 20:23

行为识别阅读笔记：ActionRecognition using Visual Attention

ActionRecognitionusingVisualAttentionhttp://shikharsharma.com/projects/action-recognition-attention/这篇文章是发表在ICLR2016

AUTO1993·2017-10-23 08:57

【小组会整理】ICLR2016Particular object retrieval with integral max-pooling of CNN activations

师弟在这次小组会上讲了一篇论文，在这里整理下疑惑的地方和我觉得能用到的地方。这篇论文的中心思想就是对maxpooling方式进行了改进提出了RMACpooling。首先说一下这篇论文的大题流线：MAC改进为RMAC-》目标定位AML（approximatemax-poolinglocalization）-》扩展查询Queryexpansion。1、pooling方式介绍参考了https://www

努力努力再努力xxx·2017-10-20 20:19

深度强化学习实战：Tensorflow实现DDPG - PaperWeekly 第48期

作者丨李国豪学校丨中国科学院大学&上海科技大学研究方向丨无人驾驶，强化学习指导老师丨林宝军教授1.前言本文主要讲解DeepMind发布在ICLR2016的文章Continuouscontrolwithdeepreinforcementlearning

Paper_weekly·2017-09-22 00:00

扩展：GAN模型及其在2016年度的进展

笔者对几大会议等进行了不完全统计，其中：ICLR-2017提交论文：45篇产生式模型相关，37篇与对抗训练相关；NIPS

MiracleJQ·2017-08-23 13:40

（无监督学习&&视频预测）所读论文[1]:PredNet

-8-21：（PredNet）《DeepPredicitveCodingNetworksforVideopredictionandunsupervisedLearning》1.基本信息PredNet是ICLR2017

Murphy_0606·2017-08-22 22:07

[ICLR2015]Neural Machine Translation by Jointly Learning to Align and Translate

因为《IncorporatingCopyingMechanisminSequence-to-SequenceLearning》和《PointingtheUnknownWords》两篇文章都引用了本文，所以就看一下，就是用attention做对齐然后对其翻译，这个过程网络上在介绍attentionmodel都是用机器翻译为例进行讲解，也就是说都是以这篇文章来讲解attentionmodel,针对本文

小妖精Fsky·2017-08-11 20:36

第1005期机器学习日报(2017-06-19)

机器学习日报2017-06-19谷歌全attention机器翻译模型Transformer的TensorFlow实现@wx:机器之心IanGoodfellow与ICLR17最佳论文得主新作：验证与测试，

机器学习日报·2017-06-20 19:06

深度学习新星：GAN的基本原理、应用和走向

2016年，GAN热潮席卷AI领域顶级会议，从ICLR到NIPS，大量高质量论文被发表和探讨。YannLeC

朝圣之路·2017-06-19 00:47

Twitter在超分辨率技术上取得新进展，能还原打码图片

雷锋网AI科技评论按：ICLR2017于4月24-26日在法国土伦举行，雷锋网AI科技评论的编辑们也将从法国带来一线报道。近期，雷锋网也围绕会议议程及论文介绍展开一系列的覆盖和专题报道，敬请期待。

c2a2o2·2017-06-15 15:00

[paper] Learning to Remember Rare Events

(ICLR2017)LearningtoRememberRareEventsPaper:https://openreview.net/pdf?

lijiancheng0614·2017-05-26 15:58

[paper] Hypernetworks

(ICLR2017)HypernetworksPaper:https://openreview.net/pdf?

lijiancheng0614·2017-05-25 01:58

[paper] Meta-Learner LSTM

(ICLR2017)OptimizationAsaModelForFew-ShotLearningPaper:https://openreview.net/pdf?

lijiancheng0614·2017-05-23 23:43

ICLR'16 best paper 深度压缩，加速网络前传

1、DeepCompression【1】神经网络在图像很多领域都达到了state-of-art的程度，例如，目标识别（VGG-net，Goolge-net），图像检索（deepHash），图像分割（Fullyconvolutionalnetworksforsemanticsegmentation），物体检测（faster-rcnn,yolo,ssd）等。【2】但是也由于其巨大的参数数量（几百兆），

_小马奔腾·2017-05-19 10:06

Pytorch学习入门（一）--- 从torch7跳坑至pytorch --- Tensor

1.ICLR2017的论文现在越来越多用pytorch了，而不是tensorflow了。

Hungryof·2017-04-30 14:56

[paper] DCGAN

(ICLR2016)UnsupervisedRepresentationLearningwithDeepConvolutionalGenerativeAdversarialNetworksPaper:http

lijiancheng0614·2017-03-30 20:07

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