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    NIPS 2017現場:8000人參會,最佳論文公布,算法壓倒深度學習 | NIPS 2017

    本文作者: 岑大師 2017-12-05 16:24
    導語:美國西海岸時間2017年12月4日,機器學習領域頂級會議、第 31 屆 NIPS 大會拉開序幕。

    美國西海岸時間2017年12月4日,機器學習領域頂級會議、第 31 屆 NIPS 大會拉開序幕。雖然第一天的安排以Tutorial為主,正會將從明天開始,但雷鋒網在現場仍然感到了會議的火爆。

    這是超級碗?火人節?不,這里是NIPS

    雖然對會議的火爆程度早有估計,但當雷鋒網編輯一早來到會場時,仍然被Convention Center門口的長龍嚇了一跳。讓我們來感受現場的氣氛吧:

    NIPS 2017現場:8000人參會,最佳論文公布,算法壓倒深度學習 | NIPS 2017

    很難想象,這樣堪比中國春運的場景會在發生在NIPS這樣一個學術會議上。相比起昨天一百多米的長龍,今天早上的排隊人群變成了兩列,長度也變成了兩倍——這意味著錯過了昨天晚上拿Badge的參會者可能需要多花四倍的時間才能拿到Badge入場。在Twitter上,雷鋒網看到有人這樣感嘆:“這是超級碗?火人節?不,這是NIPS,一個學術會議...”

    這也預示著,今年的NIPS將從第一天開始就精彩異常。


    Tutorial:Google Deepmind領銜

    本次NIPS共安排了9個Tutorial。其中可容納三千人的主會場(Hall A)的第一個Tutorial安排給了DeepMind的Deep Learning: Practice and Trends,在兩個半小時的分享中,DeepMind的Nando de Freitas、Oriol Vinyals及Scott Reed講解了最新的深度學習模型及Deepmind在深度學習領域的相關研究及在實驗室和工業中的應用,并從圖像、視頻、波形、序列、圖形等示例中幫助機器學習的新手進一步了解深度學習的理論和方法。本次Tutorial的Slide雷鋒網將做整理并在后期放出。

    NIPS 2017現場:8000人參會,最佳論文公布,算法壓倒深度學習 | NIPS 2017


    最佳論文公布,3篇論文獲獎

    在當地時間4日中午,大會官網更新了本次大會的最佳論文及 Test of Time Award 獲獎論文。相應,大會也在官網調整了議程,將開幕演講及頒布最佳論文的時間調整到了4日下午5點,在隨后的會場上,主持人也宣布了這一調整。

    本次大會最佳論文共有三篇??突仿〈髮W的 Noam Brown 與其導師 Tuomas Sandholm 已經公布了自己的獲獎信息,論文為《Safe and Nested Subgame Solving for Imperfect-Information Games》,在今年年初,由卡內基梅隴大學開發的人工智能 Liberatus 就擊敗了德撲職業選手轟動一時,這篇文章獲獎可謂實至名歸。

    另外兩篇獲獎論文分別為:

    《A Linear-Time Kernel Goodness-of-Fit Test》,第一作者:Wittawat Jitkrittum;

    《Variance-based Regularization with Convex Objectives》,第一作者:John C. Duchi ;

    而 Test of Time Award 獎項頒發給了 2007 年 NIPS 的一篇論文《Random Features for Large-Scale Kernel Machines》。關于獲獎論文的詳細情況,雷鋒網將另行撰文介紹。


    八千人參會,算法關注度壓倒機器學習

    下午五點,Tutorial告一段落。在隨后的Opening Remarks環節,NIPS基金會主席Terrence Sejnowski 首先致辭,他回顧了三十一年前第一屆NIPS大會的場景,很難想象,當時只有一百多人參會的NIPS今天會有超過8000人注冊,而唯一不變的,則是這些人工智能道路上的先行者們不變的追求。

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    (會議現場,深度學習大神Joshua Bengio就剛好坐在雷鋒網編輯前方)

    隨后,大會兩位主席Isabelle Guyon和Ulrike von Luxburg進行了簡短的發言,感謝了大會的相關組織人員,并介紹了本次大會的幾個創新:

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    • 本次大會采用Oral(15分鐘)和Spotlight(5分鐘)兩個Track并行的方式;

    • 大會新增了Competition Track,共有5個競賽項目:Conversational Intelligence(Chatbot)、Human-Computer QA(Quiz Bowl)、Learning to Run、Personalized medicine、Adversarial Attacks/defense;

    • 大會會有一個舞會,歡迎大家參加。

    隨后大會主席將現場交給了大會程序主席Samy Bengio。Bengio介紹說,當他接到程序主席這個任務的時候,他向他的兄弟請教經驗(會場笑,把目光投向了在臺下就坐的Yoshua Bengio),還好他找到了三位可靠的幫手(Program Co-chair)來解決了這一問題。

    NIPS 2017現場:8000人參會,最佳論文公布,算法壓倒深度學習 | NIPS 2017

    而幾位程序主席也在隨后公布了本次NIPS大會的一系列數字:

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    大會共有超過8000人注冊,再創新高;

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    如果按這樣的增長趨勢,到2035年,NIPS的注冊參會者將會超過全球人類數量(全場笑)

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    本次大會共收到3240篇論文投遞,覆蓋156個子領域,相比去年增長了150%。出人意料的是,投稿中數量最多的子領域是算法,其次才是深度學習;

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    為幫助進行這156個領域、3240篇論文的評審,本次大會還引入了高級領域主席。大會 Program Co-Chair Hanna Wallach 為我們解釋了領域主席和高級領域主席的分工和評選原則,如每個學校不超過2位評審,每位評審不超過6篇論文,領域主席不超過18篇論文,每個高級領域主席負責領域不超過8個等。

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    大會共有7844位獨立作者,其中大多數為男性,女性只占10%;

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    本次大會總體錄取率為21%,而會議還有一項關于Arxiv對論文評審錄取率影響的有趣統計:

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    本次大會投遞論文中有43%在網上有公開發布,57%在網上未發布。進一步調查發現,這些在網上發布的論文的錄取率更高:

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    之前未在網上發布的論文,錄取率為15%,低于平均水平;

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    在網上發布的論文中,錄取率達到了29%,幾乎是前者的兩倍;其中進一步調查發現,那些之前在網上發布、評審表示之前有看到過的論文中,錄取率高達35%;

    這固然有“先入為主”影響評審意見的因素,但雷鋒網認為,這有可能是“生存者偏差”—— 那些提前在網上發布的論文 ,有可能是作者比較有信心,敢于早早提交給同行評論的文章,這些文章質量比較高,有更高的錄取率也在情理之中。

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    在Opening Keynote之后是 Poster 環節。雖然有參會者說將 Poster 安排在下午6:30-10:30比較少見,因為“安排太緊,第二天還要早起”,但從現場看,幾乎每個 Poster 前都擠了3、4個詢問者,要想向作者提問題往往要等上十來分鐘。

    明天(12月5日)大會將進入正會,Keynote 和 Oral、Sportlight 等優質論文的宣講也即將開始。同時,在展區各大公司也將進行一系列的 Private Party ,屆時雷鋒網也將繼續為讀者帶來第一手的大會盛況。

    雷峰網原創文章,未經授權禁止轉載。詳情見轉載須知。

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