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一文全面了解ICLR国际顶会 + 历年paper整理分享!!

一文全面了解ICLR国际顶会 + 历年paper整理分享!!

作者: Shu灬下雨天 | 来源:发表于2020-02-24 22:21 被阅读0次

    来源:AINLPer微信公众号(点击了解一下吧
    编辑: ShuYini
    校稿: ShuYini
    时间: 2020-02-24

    ICLR会议介绍

        ICLR,全称为「International Conference on Learning Representations」(国际学习表征会议),2013 年5月2日至5月4日在美国亚利桑那州斯科茨代尔顺利举办了第一届ICLR会议。该会议是一年一度的会议,截止到2019年它已经举办了7届,而今年的(2020年)4月26日至30日,将在埃塞俄比亚完成ICLR的第八届会议

        该会议被学术研究者们广泛认可,被认为是「深度学习的顶级会议」。为什么ICLR为什么会成为深度学习领域的顶会呢? 首先该会议由深度学习三大巨头之二的Yoshua BengioYann LeCun 牵头创办。其中Yoshua Bengio 是蒙特利尔大学教授,深度学习三巨头之一,他领导蒙特利尔大学的人工智能实验室MILA进行 AI 技术的学术研究。MILA 是世界上最大的人工智能研究中心之一,与谷歌也有着密切的合作。 Yann LeCun同为深度学习三巨头之一的他现任 Facebook 人工智能研究院FAIR院长、纽约大学教授。作为卷积神经网络之父,他为深度学习的发展和创新作出了重要贡献。

    会议创建的初衷

        第一届ICLR会议 Bengio 和 LeCun发表的公开信上说到:众所周知,数据的应用表征对于机器学习的性能有着重要影响。表征学习的迅猛发展也伴随着不少问题,比如我们如何更好地从数据中学习更具含义及有效的表征。我们对这个领域展开了探索,包括了深度学习、表征学习、度量学习、核学习、组合模型、非常线性结构预测及非凸优化等问题。尽管表征学习对于机器学习及包括视觉、语音、音频及 NLP 领域起着至关重要的作用,目前还缺乏一个场所,能够让学者们交流分享该领域所关心的话题。ICLR 的宗旨正是填补这一鸿沟
    总结一句话就是说,ICLR 希望能为深度学习提供一个专业化的交流平台,并且推行的 Open Review 评审制度(该制度就是公开对投稿文章的审评意见,每个人都可以看到)。

    Open Review 评审制度

        目前的论文审核主要分为单盲 (single-blind review)、双盲 (double-blind review) 及开放评审(open review)等多种形式。单盲评审的含义非常简单,即评审知道作者的名字、学校等身份信息,但作者并不知道评审论文的人是谁;而双盲评审则是双方都不知晓彼此的身份信息。这两种方式为较多学术会议及期刊评审论文的主要途径。

        单盲评审的优势非常明显,即评审处于匿名身份,可以让评审免受压力,但评审由于知道了论文的作者信息,则非常有可能产生刻板印象,产生不够客观的评审结果。比如,对于比较有名的学者,评审会对论文的质量产生预设。而双盲评审则能够大幅降低作者个人信息所带来的附加效应,不过,评审也非常有可能从行文、主题中判断作者的信息。

        而 Open Review 则非常不同,根据规定,所有提交的论文都会公开姓名等信息,并且接受所有同行的评价及提问(open peer review),任何学者都可或匿名或实名地评价论文。而在公开评审结束后,论文作者也能够对论文进行调整和修改

        ICLR 虽然并不一定是第一个采用 Open Review 进行论文评审的机构,但一定是做得最公开、影响范围最大的一个会议。目前 ICLR 的历届所有论文及评审讨论的内容,都完整地保存在 OpenReview上,它也是 ICLR 的官方投稿入口。OpenReview.net 是马萨诸塞大学阿默斯特学院 Andrew McCAllum 为 ICLR 2013 牵头创办的一个公开评审系统,秉承公开同行评审、公开发表、公开来源、公开讨论、公开引导、公开推荐、公开 API 及开源等八大原则,得到了 Facebook、Google、NSF 和马萨诸塞大学阿默斯特中心等机构的支持。此外,目前它也接受其它学术会议的论文投递。

    近几年ICLR论文PDF版整理(内含源码链接)

        2017年ICLR国际会议于当年4月24日至4月26日在法国土伦顺利举办,该年会议的论文接受可以分为四个模块,具体情况如下:poster-paper共183篇,oral-paper(上台演讲)共15篇,Workshop共47篇,共计接受245篇文章,被拒论文(reject-paper)共计245篇,接受率为:37.35%。
    2017年ICLR论文OpenReview地址,这里面是所有论文的列表。

        2018年ICLR国际会议于当年4月30日至5月3日在加拿大温哥华会议中心顺利举办,该年会议的论文接受同样是分为四个模块,具体情况如下:poster-paper共313篇,oral-paper(上台演讲)共23篇,Workshop共89篇,共计接受425篇文章,被拒论文(reject-paper)共计486篇,接受率为:34.36%。
    2018年ICLR论文OpenReview地址,这里面是所有论文的列表。

        2019年ICLR国际会议于当年5月6日至5月9日在新奥尔良顺利举办,该年会议的论文接受同样是分为三个模块(因为该年workshop不在单独列出来),具体情况如下:poster-paper共478篇,oral-paper(上台演讲)共24篇,共计接受502篇文章,被拒论文(reject-paper)共计1077篇,接受率为:30.74%。
    2019年ICLR论文OpenReview地址,这里面是所有论文的列表。

        2020年ICLR国际会议于当年5月6日至5月9日在新奥尔良顺利举办,该年会议的论文接受同样是分为三个模块(因为该年workshop不在单独列出来),具体情况如下:poster-paper共523篇,Spotlight-paper(焦点论文)共107篇,演讲Talk共48篇,共计接受678篇文章,被拒论文(reject-paper)共计1907篇,接受率为:26.48%。。
    2020年ICLR论文OpenReview地址,这里面是所有论文的列表。

        基于对近四年ICRL顶会的论文接受情况分析,可见该会议每年接收投稿的数量逐年增多,接受的论文数量也渐渐增多,并且论文接受率也不断下降(count(poster-paper)/count(all-paper)),该会议正在快速的发展过程中,正在被越来越多的人知晓,这就是被越来越多人认可的原因吧。最后作者还分别整理了这四年的各个模块的论文列表PDF版(内含源码),方便你收藏搜索(Ctrl+F)。

    资源截图
    获取方法:点击AINLPer关注,回复:ICLR全 获取吧。全当是你给ShuYini捧个人场啦~~

    往期回顾

    入门基础
    「自然语言处理(NLP)」入门系列(一)初识NLP
    「自然语言处理(NLP)」入门系列(二)什么才是深度学习?
    「自然语言处理(NLP)」入门系列(三)单词表示、损失优化、文本标记化
    「自然语言处理(NLP)」入门系列(四)如何训练word2vec !!

    论文阅读

    「自然语言处理(NLP)」【爱丁堡大学】基于实体模型的数据文本生成!!
    「自然语言处理(NLP)」【Borealis AI】跨域文本连贯生成神经网络模型!!
    「自然语言处理(NLP)」CTRL:16.3亿个参数的条件转换语言模型
    无情!「自然语言处理(NLP)」统一预训练UniLM模型(NLU+NLG)

    学术圈

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