ICML/ICLR'22 推荐系统论文梳理 Attention ICML 2022已公布录用论文: https://icml.cc/Conferences/2022/AcceptedPapersInitial ICLR 2022已公布录用论文: https://openreview.net/group?id=ICLR.cc/2022/Conference#oral-submissions 机器学习三大会质量较高,但推荐系统相关论文较少,ICLR公开评审,未录用论文也可以获取,...
因果推断相关方法反对暴力强化学习,既只依赖数据规模、数据多样性就能依靠现有深度学习方法解决强化学习场景的问题。 22.Causal Contextual Bandits with Targeted Interventions Chandrasekar Subramanian, Balaraman Ravindran 有针对性干预的因果上下文Bandits 23.On Covariate Shift of Latent Confounders in Imitation and Reinf...
1. Basic Information Title: SDEdit: Guided Image Synthesis and Editing with Stochastic Differential Equations Contributions:1️⃣ Diffusion-Based EditingIntroduces Stochastic Differential Editing (S…
摘要 圖學習已經在許多應用中取得卓越成功,其中GNN更是在許多任務中達到SOTA的表現,例如節點分類問題以及圖分類問題。一般方法都假設圖結構數據包含了圖拓譜G以及實數向量的數值節點特徵X。 半監督節點分類 另一方面,最近自監督學習(SSL)於GNN上取得了成功,因為其能改善標籤不足的問題而吸引許多研究者投入此方向。利用...
Graph-Less Neural Networks: Teaching Old MLPs New Tricks Via Distillation 本文聚焦于ICLR 2022的论文《Graph-Less Neural Networks: 教老多层感知机新技巧》。这篇论文提出了一个关键科研问题：如何解决图神经网络（GNNs）推理时间过长，无法满足现实世界应用需求的问题。通过知识蒸馏（Knowledge ...
ICLR’22 最佳脑洞奖提名:《GPT 如何进行布朗运动?》 文| 付瑶 编| 小轶 今天给大家介绍一篇斯坦福大学的 ICLR'22 论文。该文在 OpenReview 中获得了8/8/8/8的高分。在写这篇推送之前,小编身边有多位朋友都私下向我推荐过这篇文章。虽然这几位朋友所研究的任务并不相同,却都认为这篇文章“极具启发性,...
日前,由美国加州大学圣地亚哥分校、伯克利分校以及斯坦福大学联合在国际机器学习顶级会议 ICLR 2022上举办的机器人挑战赛 SAPIEN ManiSkill Challenge 2021落下帷幕。北京大学前沿计算研究中心王鹤老师领导的参赛队伍 EPIC Lab 在无额外标注(No...
最近的预训练的语言模型已经通过在大量无监督文本数据上取得了巨大的成功。然而,因为缺少大规模高质量的表格数据,在结构化的表格数据集上进行预训练仍然存在非常大的挑战。在这篇文章中,我们提出了Tapex,这展示了通过在合成的语料上学习一个神经SQL执行器(SQL exector)可以做表格预训练(table pre-training),这些语料...
本研究通过实验发现，这种解释难以被验证。从卷积神经网络（CNNs）的角度来看，MSAs可以看作是对所有大尺寸和数据特异性卷积核特征图点的转换。这意味着MSAs在表现力上与卷积层相当，但并不保证其表现优于卷积层。弱归纳偏置是否是MSAs预测性能提升的关键？相反，合理的限制可能有助于模型学习更强的表征...
今天为大家汇总了ICLR 2024会议中多模态融合领域的22篇创新论文，旨在帮助大家高效了解最新的融合方法，快速获取论文创新点。这些论文主要涵盖了以下热门主题：大模型与多模态融合、自动选择和构建模态、视觉Transformer的3D对象检测、动态多模态融合的深度平衡、基于Transformer的系统融合方法等。以下是部分论文简介...