文献地址:https://arxiv.org/abs/2112.13835 ICML 2021 杰出论文提名奖(Outstanding Paper Honorable Mention) Optimal Complexity in Decentralized Training 展开计算图应用于许多场景中,包括训练RNN、通过展开优化调整超参数以及训练学习的优化器等等。目前,这种计算图中优化参数的方法存在着高方差梯度、偏差、缓慢更新以及...
ICML-21 待读的 Paper 2021.6.3 ICML 2021官方发布接收论文,共有5513篇论文投稿,共有1184篇接受(包括1018篇短论文和166篇长论文),接受率21.48%。 具体list 见:ICML-21 Accepted paper list Interesting paper A statistical perspective on distillation Model Fusion for Personalized Learning Learning Bounds for Op...
2017 年度新知答主 这篇论文最后很荣幸地获得了ICML Outstanding Paper Honorable Mention,感谢评委们的欣赏与鼓励,感谢合作者们(陈鑫磊,Surya Ganguli)!如果大家有兴趣,欢迎来Poster Session(加州时间周三晚上8点到11点)讨论。 求道之人,不问寒暑(七)789 赞同 · 46 评论 文章 发布于 2021-07-20 14:02 赞...
(论文地址:https://openreview.net/forum?id=uNrFpDPMyo) 其余获奖者,详见:https://blog.iclr.cc/2024/05/06/iclr-2024-outstanding-paper-awards/ 审稿问题引发争议 然而,除了会议的火热与成果的瞩目,与此同时,两个顶级会议也因审稿程序而引发了不少争议。 其中,审稿人的不负责和审稿质量的下滑就受到不少人的...
8、Stochastic Multi-Armed Bandits with Unrestricted Delay Distributions 9、Optimal regret algorithm for Pseudo-1d Bandit Convex Optimization 10、Adversarial Dueling Bandits 11、Offline Contextual Bandits with Overparameterized Models 12、Combinatorial Blocking Bandits with Stochastic Delays ...
其余获奖者,详见:https://blog.iclr.cc/2024/05/06/iclr-2024-outstanding-paper-awards/ 审稿问题引发争议 然而,除了会议的火热与成果的瞩目,与此同时,两个顶级会议也因审稿程序而引发了不少争议。 其中,审稿人的不负责和审稿质量的下滑就受到不少人的诟病。
据官方微博,ICML 2021官方今日发布接收论文,共有5513篇论文投稿,共有1184篇接受(包括1018篇短论文和166篇长论文),接受率21.48%。 ICML是 International Conference on Machine Learning的缩写,即国际机器学习大会。今年第37届ICML原定于2...
解读ICML 17 Outstanding Paper:Influence Funcs for ML 皓波 AP@ZJU 依然是研讨会上讨论的文章,这篇文章使用的工具都比较常见,理解起来都比较直接,不过其分析问题的视角值得我们学习和品读。这篇解读大多基于我自己的理解,文章里面的有些点没有提及,很多观点也不是论文里的,仅供… ...
ActNN: Reducing Training Memory Footprint via 2-Bit Activation Compressed TrainingJianfei Chen (University of California, Berkeley) · Lianmin Zheng (UC Berkeley) · Zhewei Yao (University of California, Berkeley) · Dequan Wang (UC Berkeley) · Ion Stoica (UC Berkeley) · Michael Mahoney (UC...
This is the code for the ICML 2021 paper"Graph Neural Networks Inspired by Classical Iterative Algorithms". Requirements python==3.6 dgl>=0.6.0 torch_sparse Usage Datas For amazon co-purchase data, please download the data fromIGNN's repoand put them into dataset/amazon-all/. ...