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ICML:国际机器学习会议 顶会专区

本专区系统性收录 ICML(国际机器学习会议)相关的论文解读、专家演讲及会议动态等内容。ICML 集中呈现了深度学习、强化学习、表征学习、生成模型与优化理论等领域的年度前沿进展。我们关注方法背后的理论根基与工程突破,致力于为机器学习研究者与从业者提供一份清晰、直接的信息索引。

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2026.07.13
会议时间
待定
会议地点
-
投稿文章数量
-
收录率
132
专区文章总数
会前预热 强化学习 雷峰网 · Guangwei.mai · 2022-08-03
莱斯大学胡侠团队 ICML 2022 杰出论文: 新型图数据增强方法 G-Mixup|附作者对话
近日,备受关注的第十九届机器学习国际会议(ICML 2022)在美国马里兰州巴尔的摩市举办。自新冠疫情以来,大会首次恢复线下形式,采取线上线下结合的方式举办。 本届大会共收到5630 篇投稿,其中,1117 篇被接收为short oral,118篇被接收为long oral。接收率为21.94%,与以往几年基本持平。前几日,本届大会的全部奖项公布,共评选出15 篇杰出论文奖和 1 项时...
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会前预热 计算机视觉 雷峰网 · Guangwei.mai · 2021-08-31
ICML2021 | 可解释性:对神经网络中层特征复杂度的解释与拆分
作者 | 任洁 编辑 | 王晔 随着深度神经网络的应用日益广泛,可解释性也逐渐受到更多学者的关注。目前对神经网络的可解释性研究主要分为两个方面,一方面是语义层面的解释,另一方面是数学层面对网络表达能力推导。 在语义层面,最直接的方法是可视化神经网络的中层特征,同时很多研究也致力于估计输入样本中不同单元对于神经网络输出的重要性(attribution/importance/salie...
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会前预热 计算机视觉 雷峰网 · Guangwei.mai · 2021-08-09
ICML 获奖者陆昱成:去中心化机器学习的理论极限在哪里?
作者:琰琰 去中心化:机器学习系统的最优解 理论下界:迭代复杂度的极限 ICML获奖者 雷锋网雷锋网雷锋网
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会前预热 大语言模型 雷峰网 · Guangwei.mai · 2020-07-23
聚焦迁移学习反向传播缺陷,百度资深工程师带来全新 ICML 工作分享
CV 在前,NLP 在后,迁移学习技术的应用为这两个领域所带来的进展和突破,不可谓不瞩目。 其中,预训练模型作为当下迁移学习的一种主流方法,让“从零开始训练一个新模型”的时代一去不复返。这类在大型数据集上训练好的模型进行微调后,便能够较好地适配类似的新目标任务,可以极大地节约时间和成本。 不过,天下没有免费的午餐,这种方法看似“一劳永逸”,也需要付出一定的代价,其中的一大问题便是,由...
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会前预热 计算机视觉 雷峰网 · Guangwei.mai · 2020-06-03
录取率四连降!经历了评审、放榜双延期的 ICML 2020,评审质量有变好吗?
经历了审稿过程延长,允许一稿多投和撤稿的ICML 2020 终于迎来了开奖! 这届会议一共判了4990份“试卷”,1088位作者成功拿到了入场券。相比去年774篇收录,3424份提交申请,以及22.6%的接收率,虽然在录取的“绝对数量”上面有所增长,但是分母的增长,也带来了录取率的下降。 收录文章的完整列表,以及论文领域分布尚未在官网放出,所有结果只是给作者单独发了邮件。不过根据...
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会前预热 计算机视觉 雷峰网 · Guangwei.mai · 2020-03-19
ICML 审稿人怒了,不要论文没写完就投稿!
ICML作为国际机器学习大会在一些学者心中的地位很高,不仅因为它是所谓的顶会,更因为它在论文评审方面所做的一些开创性的工作。 比如去年率先提出要提交代码,今年又率先提出要规范实验步骤,这些举措让大家看到了,它的确是这个领域的引领者。 (雷锋网) 为了对新手投稿人友好,今年的ICML还公开了审稿人对每篇论文要填写的表格,让新手了解一下评审们都会怎么打分。 越来越完善的机制,让I...
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会前预热 计算机视觉 雷峰网 · Guangwei.mai · 2019-07-26
魔视智能算法团队论文被机器学习顶级会议ICML录用
近日,第36届国际机器学习大会(International Conference on Machine Learning),在美国长滩会议中心隆重召开,该会议作为机器学习人工智能领域的两大顶级盛会之一,代表着热门科研领域的最前沿,具有广泛而深远的国际影响力。ICML 2019年一共在3424篇论文中录取774篇,录用率仅有22.6%。 魔视智能连同澳大利亚国立大学,莫纳什大学,以及NEC ...
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会前预热 大语言模型 雷峰网 · Guangwei.mai · 2019-06-18
ICML 2019 | 神经网络的可解释性,从经验主义到数学建模
雷锋网 AI 科技评论按,本文作者张拳石,上海交通大学副教授,研究方向为机器学习、计算机视觉,本文首发于知乎,雷锋网 AI 科技评论获其授权转载。以下为正文内容。 本来想把题目取为「从炼丹到化学」,但是这样的题目太言过其实,远不是近期可以做到的,学术研究需要严谨。但是,寻找适当的数学工具去建模深度神经网络表达能力和训练能力,将基于经验主义的调参式深度学习,逐渐过渡为基于一些评测指标定量指导...
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会前预热 具身智能 雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-07-07
ICML 精选Spotlight Poster汇总:Session 1
雷峰网(公众号:雷峰网)已派出报道小组赴首尔COEX会展中心参会。在会议现场,我们从Poster展区的数千张学术海报中精选出最具代表性的研究成果,以“一张图 + 一段解读”的方式呈现给未能亲临现场的读者。 这份汇总不仅是一次视觉巡礼,更试图为你勾勒出本届ICML的学术重心——从大模型可解释性到AI for Science,从具身智能到理论硬度的回归,我们希望这些现场捕捉的瞬间,能帮助你快速...
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会议进行中 具身智能 雷峰网 · Guangwei.mai · 2026-07-13
ICML 2026世界模型研究盘点:LAWM VS WAM,谁主沉浮?
作为机器学习领域的顶级学术盛会,“世界模型”这一主题在ICML的接收论文名单中,从绝对数量上看似乎并不占上风。根据MTRI近日发布的一篇报告,在ICML 2026被接收的6341篇论文中,有49篇论文属于“世界模型”分类,占比不到1%。然而,在仔细剖析论文趋势并在大会现场与参会者深入交流后我们发现,今年的ICML世界模型研究正经历一场至关重要的范式革命。 在会场内外,学者们争论的核心焦点早...
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