1、 Learning on Arbitrary Graph Topologies via Predictive Coding 💡Backprop不允许在具有循环或向后连接的网络上进行训练，这被假设为类脑计算的必要条件。论文展示了预测编码(PC)，一种在皮层中进行信息处理的理论，如何用于对任意图拓扑进行推理和学习。2、 Theoretically Provable Spiking Neural Networks 💡具有...
第36届Neural Information Processing Systems Conference(NeurIPS)已经收官一个月了,我们这里整理了他的2672篇论文,163篇Datasets & Benchmark跟踪论文,以及63个研讨会的700多篇研讨会论文,希望这对你有帮助。 我们将内容分为10个关键主题领域,以及它们所包含的内容的简要描述,并选择了5篇我们推荐的论文,这对了解整个...
论文链接：https://www.microsoft.com/en-us/research/publication/long-form-video-language-pre-trainin...
论文标题:Generating multivariate time series with Common Source CoordInated GAN (COSCI-GAN) 论文链接:openreview.net/pdf? 研究方向:多元时间序列预测 关键词:合成数据,多元时间序列,生成对抗网络,生成建模,数据增强 一句话总结全文:通过关注通道间/特征关系...
1 杰出论文奖：Is Out-of-Distribution Detection Learnable?作者：Zhen Fang、Yixuan Li、Jie Lu、 Jiahua Dong、Bo Han、Feng Liu 关键词： AI 可靠性 监督学习的目的是在训练和测试数据来自同一分布的假设下训练一个分类器。为了缓解上述假设，研究人员研究了一个更现实的环境：分布外（OOD）检测，重点是这种...
实验结果表明SeCBAD算法能显著提升性能。第四篇论文《基于多模态时序对比学习的长视频-语言预训练》提出了Long-Form VIdeo-LAnguage预训练模型LF-VILA，通过引入多模态时序对比学习和分层时间窗口注意力机制，有效捕捉长视频和语言的时序动态，实现端到端的对齐。实验结果在多个长视频语言理解任务上表现最佳。...
值得一提的是，获得杰出数据集和基准论文奖的《MineDojo: Building Open-Ended Embodied Agents with Internet-Scale Knowledge》，由美籍华裔院士、斯坦福大学教授李飞飞的两位弟子范麟熙（Linxi Fan，一作）和朱玉可（Yuke Zhu，联合advisor）等人完成。NVIDIA AI研究科学家范麟熙 这篇文章通过引进一种建立在《我的...
论文阅读:MSANet(2022-NeurIPS) 题目:Multi-Scale Adaptive Network for Single Image Denoising(NeurIPS-2022) paper:https://arxiv.org/pdf/2203.04313 code:https://github.com/XLearning-SCU/2022-NeurIPS-MSANet 动机:多尺度架构在性能提升方面发挥重要作用。然而现有的方法设计网络架构时,一般都是直接将不同...
论文1:基于主子图挖掘和组装的分子生成 论文标题:Molecule Generation by Principal Subgraph Mining and Assembling 论文链接:https://arxiv.org/abs/2106.15098 分享摘要:该论文提出了 principal subgraph(以下简写为 PS)这一新颖的概念,用于捕捉分子中带有丰富信息的特定模式。论文同时提供了自动从数据集中抽取高频PS的...
按照往年惯例,NeurIPS组委会将正式公布获奖论文名单,三项大奖分别是杰出论文奖(Outstanding Main Track Papers)、杰出数据集和基准论文奖(Outstanding Datasets and Benchmark Track papers)和时间检验奖(Test of Time paper)。NeurIPS 2022共收到了10411篇论文,其中2672篇在审查后获得接收,接收率仅为25.6%。