ICML 第7页

从近年顶会论文看领域自适应（Domain Adaptation）最新研究进展

本文总结了近两年ICML/NeurIPS的几篇文章，分别覆盖了几种DA的新setting以及新的理论/方法。

PaperWeekly·2022-11-04 11:57

《Deep One-Class Classification》在异常检测的一种检测计算工具

《DeepOne-ClassClassification》发表的刊物：ICML2018论文地址链接：http://proceedings.mlr.press/v80/ruff18a/ruff18a.pdf

研途可达·2022-11-01 19:22

【ICML2022】图神经网络异常检测的再思考

来源：专知本文为论文，建议阅读5分钟异常的存在将导致“右移”现象。图神经网络(GNNs)在图异常检测中有着广泛的应用。由于谱滤波器的选择是GNN设计的关键之一，因此通过图谱分析异常是GNN设计的第一步。我们的关键观察是，异常的存在将导致“右移”现象，即频谱能量分布较少集中在低频，较多集中在高频。这一事实促使我们提出了Beta小波图神经网络(BWGNN)。事实上，BWGNN具有光谱和空间本地化带通滤

数据派THU·2022-10-29 12:16

[TFA] Frustratingly Simple Few-Shot Object Detection(ICML. 2020)

1.Contribution分类任务上的few-shot研究较多，相比之前FSOD收到较少的关注。Detectingrareobjectsfromafewexamplesisanemergingproblem.However,muchofthisworkhasfocusedonbasicimageclassificationtasks.Incontrast,few-shotobjectdetect

Ah丶Weii·2022-10-23 07:28

Frustratingly Simple Few-Shot Object Detection (2020 ICML)

1.出处2020ICML2.创新点采用的微调技术采用instance-levelfeaturenormalization(很多论文用过这个方法)改进了评估方法，不仅考虑novelclass检测的准确率，

TEn%·2022-10-23 07:51

小样本目标检测：few-shot-object-detection训练自己的数据集

few-shot-object-detection代码实验过程FsDet包含ICML2020论文的官方小样本检测实现论文地址：FrustratinglySimpleFew-ShotObjectDetection

一个王同学·2022-10-23 07:20

读书笔记36：Multi-Objective Molecule Generation using Interpretable Substructures (ICML2020)

此文做的是药物分子生成，重点要解决的问题是multi-objective，也就是说生成的分子要同时具有多个要求的性质。此前的工作大多数都是single-object的，目的只是生成满足某个性质的分子。那么这个性质具体来说都有啥呢？我觉得广义来讲这个性质有很多，好理解的比如生成的药物分子对于某种癌细胞有没有活性（能不能起作用，比如抑制这个癌细胞）。本文选取的性质有两个是对于某种酶是否有抑制作用（GN

b224618·2022-10-12 10:56

Forget-free Continual Learning with Winning Subnetworks论文阅读+代码解析

本篇文章是来自ICML2022上的一篇，而且是由之前出名的FedWEIT的团队进行研究的，因此这篇文章中也存在着相似的影子，论文地址点这里。

编程龙·2022-09-28 09:28

终极盘点：计算机视觉资源汇总：CVPR、ECCV、ICCV、ECCV、AAAI、ICML等顶会论文汇总解读 / 代码下载（1987-2020）、技术视频、数据集等

（一）计算机视觉顶会资源合集此汇总不仅包含最新的CVPR/ECCV2020论文分方向整理，还有历年的CVPR、ECCV、ICCV、ECCV、AAAI、ICML等多个顶会以及Valse等技术大会的各类资源

极市平台·2022-09-24 18:28

[整理]国际学术会议

(1)计算机科学国际学术会议机器学习顶级会议NIPS,ICML,UAI,AISTATS;（期刊：JMLR,ML,TrendsinML,IEEET-NN）计算机视觉和图像识别ICCV,CVPR,ECCV;

weixin_34355881·2022-09-06 06:53

音视频技术开发周刊 | 247

视频修复：无监督流对齐的序列对序列学习方法S2SVR（ICML2022）本文将Seq2Seq的架构引入到了视频超分中，其次

LiveVideoStack_·2022-09-04 07:11

论文阅读_对比学习_SimCLR

https://arxiv.org/abs/2002.05709v2领域：深度学习，知识表示，半监督学习，对比学习发表时间：2020作者：TingChen，Hinton团队，GoogleResearch出处：ICML

xieyan0811·2022-08-21 17:19

论文解读（g-U-Nets）《Graph U-Nets》

论文信息论文标题：GraphU-Nets论文作者：HongyangGao,ShuiwangJi论文来源：2019,ICML论文地址：download论文代码：download1Introduction受到类似

关注我更新论文解读·2022-08-10 19:00

ICDE‘22推荐系统论文之Research篇

AI算法札记·2022-08-05 20:58

倒计时3天 | 2022年美团科研合作课题公开征集

过去三年，美团与来自国内外三十余所知名高校及科研机构，围绕人工智能、无人驾驶、运筹优化、大数据、信息基础设施等研究领域开展了百余项课题合作，在NeurIPS、ICML、CVPR、ACL等顶级会议发表论文

美团技术团队·2022-08-05 19:17

论文解读（GSAT）《Interpretable and Generalizable Graph Learning via Stochastic Attention Mechanism》

InterpretableandGeneralizableGraphLearningviaStochasticAttentionMechanism论文作者：SiqiMiao,MiaLiu,PanLi论文来源：2022,ICML

关注我更新论文解读·2022-08-01 21:00

分布式机器学习&联邦学习论文阅读笔记（持续更新）

FedProxBridgingMedianandMeanAlgorithms（NeurIPS2020）FedProto（AAAI2022）三、边缘计算负载问题FedGKT（NeurIPS2020）四、通信量压缩FetchSGD（ICML2020

Shawn2134123·2022-07-24 07:09

RepVGG：极简架构，SOTA性能，让VGG式模型再次伟大

曾在CVPR，ICML，ICCV，NeurIPS等国际会议作为第一作者发表论文5篇。其个人学习和研究得到百度奖学金（2019）资助。2020年B站年度弹幕是“爷青回”。

公众号机器学习与生成对抗网络·2022-07-10 22:40

Domain Adaptation for Time Series Forecasting via Attention Sharing（ICML2022）

近年来，深度神经网络在时间序列预测领域得到了越来越广泛的应用。他们成功的一个主要原因是他们能够有效地跨越多个相关的时间序列捕捉复杂的时间动态。这些深度预测的优势只有在有足够数量的数据时才开始显现。这对实践中典型的预测问题提出了挑战，在这些问题中，每个时间序列或每个时间序列的观测数量有限，或两者兼有。为了解决数据稀缺的问题，我们提出了一种新的领域适应框架——领域适应预测器(domainadaptat

西西弗的小蚂蚁·2022-06-30 07:28

GWD：基于高斯Wasserstein距离的旋转目标检测 | ICML 2021

论文详细描述了当前旋转目标检测的主要问题，提出将旋转回归目标定义为高斯分布，使用Wasserstein距离度量高斯分布间的距离用于训练。目前，常规目标检测也有很多将回归转化为概率分布函数的做法，本文有异曲同工之妙，值得阅读来源：晓飞的算法工程笔记公众号论文:RethinkingRotatedObjectDetectionwithGaussianWassersteinDistanceLoss论文地

·2022-06-29 12:36

Machine Learning、Date Mining、IR&NLP 会议期刊论文推荐

核心期刊排名查询http://portal.core.edu.au/conf-ranks/http://portal.core.edu.au/jnl-ranks/1、机器学习推荐会议ICML——很难读懂

weixin_33675507·2022-06-28 07:21

元学习和持续学习中的Batch Normalization

元学习和持续学习中的NormalizationTASKNORM:RethinkingBatchNormalizationforMeta-Learning,ICML2020各种归一化方法的分析TaskNormalization

Man in Himself·2022-06-27 23:59

语音识别模型CTC,RNN-T,Neural Transducer,MoCha学习笔记

语音识别模型进化史以下4篇文章结合之前的LAS是深度学习在语音识别邻域的重要尝试•ConnectionistTemporalClassification(CTC)[Graves,etal.,ICML’06

taoqick·2022-06-27 07:30

李宏毅HLP笔记(二): End-to-End ASR Model (CTC,RNN-T)

CTC:ConnectionistTemporalClassification[Gravesetal.,ICML'06]首先为了实现online的效果，CTC的encoderRNN是单向的。

Trracy·2022-06-27 07:41

ICML 2022 | 字节跳动 AI Lab 提出多模态模型：X-VLM，学习视觉和语言的多粒度对齐...

写在前面视觉语言预训练提高了许多下游视觉语言任务的性能，例如：图文检索、基于图片的问答或推理。有朋友要问了，除了在公开的学术任务上使用更大的模型/更多的数据/技巧把指标刷得很高，多模态预训练模型有什么实际应用呢？为此，字节跳动AILabResearch团队提出了X-VLM，首次提出学习多粒度的视觉和语言对齐。实验证明，这种预训练方法十分高效，模型规模无需很大，预训练数据无需很多，仅216M参数量的

QbitAl·2022-06-21 13:06

《Adversarial Attack and Defense》对抗攻击/防御报告观看笔记

目前已发表人工智能领域顶级学术论文30余篇，包括ICML、Neur

Panda..·2022-06-14 17:31

ICML/ICLR‘22 推荐系统论文梳理

ICML2022已公布录用论文:AcceptedPapersICLR2022已公布录用论文:ICLR2022Conference|OpenReview机器学习三大会质量较高，但推荐系统相关论文较少，ICLR

spectre7·2022-06-12 07:24

元学习论文解读 | XtarNet: Learning to Extract Task-Adaptive Representation for Incremental FSL, ICML 2020

motivation本文关注的是增量小样本学习问题，希望从新的经验中获取新的知识，并将其与从先前经验中获得的先前知识相融合。contribution本文提出了XtarNet，它学习提取任务自适应表示（Task-AdaptiveRepresentation,TAR）。给定一个新任务，从元训练模块中提取的新特征与从预训练模型中获得的基本特征混合作为TAR，那么TAR就包含对新类别和基本类别进行分类的有

RitaRao·2022-06-11 07:09

MAML：Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks

Model-AgnosticMeta-LearningforFastAdaptationofDeepNetworksPaper:https://arxiv.org/pdf/1703.03400.pdfCode:https://github.com/cbfinn/mamlTips：ICML

NoTime4Emotion·2022-06-07 07:30

#Paper Reading# Model-Agnostic Meta-Learning for Fast Adaptation of Deep Networks

Model-AgnosticMeta-LearningforFastAdaptationofDeepNetworks论文地址:http://proceedings.mlr.press/v70/finn17a论文发表于:ICML2017

John159151·2022-06-07 07:13

计算机学硕要多少篇论文,想读AI研究生？你发过几篇NIPS一作？

然而，最近很多北美本科生在申请学校的时候发现，众多高校已经把NIPS、ICML等顶会论文的发表数量当做是接收申请的门槛了。申请AI专业的研究生，需要NIPS论文

Ms.Bu·2022-06-03 07:58

attention与其在RL中的应用

文章目录前言attention介绍建模观察[2015.12.5]DeepAttentionRecurrentQ-Network[ICML2016]ControlofMemory,ActivePerception

强殖装甲凯普·2022-05-30 07:02

MAAC代码分析

jianshu.com)原论文代码：shariqiqbal2810/MAAC:Codefor"Actor-Attention-CriticforMulti-AgentReinforcementLearning"ICML2019

神奇的托尔巴拉德·2022-05-26 07:28

强化学习（Reinforcement Learning）背景介绍

为非常经典的强化学习带来了新的思路，虽然强化学习一直在发展中，但在2013年这个关键点，DeepMind大神DavidSliver使用了神经网络逼近函数值后，开始了新的方向，又一发不可收拾的证明了确定性策略等，纵观近四年的ICML

奔跑着的孩子·2022-05-16 07:23

Web安全学习笔记 SQL注入下

Web安全学习笔记SQL注入下繁枝插云欣——ICML8SQL注入小技巧CheatSheet预编译参考文章一点心得一.SQL注入小技巧1.宽字节注入一般程序员用gbk编码做开发的时候，会用setnames'gbk

maoyin·2022-05-11 11:00

论文解读（SAGPool）《Self-Attention Graph Pooling》

论文信息论文标题：Self-AttentionGraphPooling论文作者：JunhyunLee,InyeopLee,JaewooKang论文来源：2019,ICML论文地址：download论文代码

Learner-·2022-05-08 14:00

机器学习和深度学习资料汇总【02】

《ProceedingsofThe32ndInternationalConferenceonMachineLearning》介绍:ICML2015论文集,优化4个+稀疏优化1个；强化学习4个，深度学习3

地灯·2022-05-02 07:23

日常论文分享---持续更新中

https://github.com/km1994/nlp_paper_study一些顶会AAAI、ICLR、CVPR、ACL、ICML、SIGIR、KDD、ECCV、EMNLP、NeurIPS以及IJCAI

weixin_42001089·2022-04-25 07:42

MINE：随机变量互信息的估计方法

论文标题：MINE:MutualInformationNeuralEstimation论文链接：https://arxiv.org/abs/1801.04062论文来源：ICML2018一、概述互信息（

酷酷的群·2022-04-18 19:21

Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning

ICML2016Abstract我们提出了一个概念上简单且轻量级的深度强化学习框架，该框架使用异步梯度下降来优化深度神经网络控制器。

穷酸秀才大艹包·2022-04-14 10:00

2021 计算视觉顶会日期

iccv2021.thecvf.com/homeCVPR2020-10-252020-11-162021-02-262021-06-21to2021-06-24http://cvpr2021.thecvf.com/ICML

silentclaire·2022-04-10 12:48

自动驾驶 | 特斯拉纯视觉机器学习解决方案

可打印版本附pdf下载链接ScaledMLConference今年2月26-27召开，特斯拉AI高级总监AndrejKarpathy在会上给了一个报告，其中一些内容在去年6月ICML也讲过了。

小白学视觉·2022-03-28 07:35

【2019/ICML】DAG-GNN: DAG Structure Learning with Graph Neural Networks

原文链接：https://dreamhomes.github.io/posts/202101041501.html文章链接：https://arxiv.org/abs/1904.10098源码链接：https://github.com/fishmoon1234/DAG-GNNTL;DR论文中提出一种新的DAG编码架构DAG-GNN，其实模型的本质就是一个图变分自编码器，模型的优点是既能处理连续型变

梦家·2022-03-28 07:23

论文解读（MVGRL）Contrastive Multi-View Representation Learning on Graphs

：ContrastiveMulti-ViewRepresentationLearningonGraphs论文作者：KavehHassani、AmirHoseinKhasahmadi论文来源：2020,ICML

Learner-·2022-03-27 16:00

无限宽神经网络 - 神经网络正切核理论【NTK】

NTK(NeuralTangentKernel)理论前提：神经网络足够的宽需要一套特定的初始化方法，来初始化网络参数得到的结论：神经网络可以在初始化点，使用梯度下降，快速找到全局最小值[icml19-SimonS.Du

Gene_INNOCENT·2022-03-20 06:15

ICML2020-PowNorm：重新思考transformer中的batch-normalization

这篇论文由UCB的研究者提出，旨在研究transformer中新的正则化方法。自然语言处理NLP中使用的神经网络模型的标准归一化方法是层归一化LN。与计算机视觉中广泛采用的批处理规范化BN不同。LN在NLP中的首选原因主要是由于观察到使用BN会导致NLP任务的性能显着下降。本文对NLPtransformer模型进行了系统研究，以了解为什么BN与LN相比性能较差。在整个训练过程中，整个批次维度上的N

AI算法后丹修炼炉·2022-03-10 07:31

ICML 2020 | SCAFFOLD：联邦学习的随机控制平均

目录前言1.引言2.问题定义3.FedAvg4.SCAFFOLD有效性分析5.实验5.1模拟数据集5.2EMNIST数据集5.3结论6.总结前言题目：SCAFFOLD:StochasticControlledAveragingforFederatedLearning会议：InternationalConferenceonMachineLearning2020论文地址：SCAFFOLD:Stocha

Cyril_KI·2022-03-04 07:30

联邦学习算法SCAFFOLD的PyTorch实现

目录I.前言II.数据集介绍III.SCAFFOLD1.模型定义2.优化器定义3.服务器端4.客户端IV.完整代码I.前言SCAFFOLD的原理请见：ICML2020|SCAFFOLD：联邦学习的随机控制平均

Cyril_KI·2022-03-04 07:54

【知识图谱系列】GCNII模型探索DeepGNN的Over-Smoothing问题

作者：CHEONG公众号：AI机器学习与知识图谱研究方向：自然语言处理与知识图谱GCNII(ICML2020)分享，GCNII全称：GraphConvolutionalNetworksviaInitialresidualandIdentityMappingGCNII

CHEONG_KG·2022-02-17 07:06

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