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      NIPS 2017錄用結果全公布,清華北大10篇,BAT 4篇(附詳細名單)

      本文作者: 奕欣 2017-09-13 15:32 專題:NIPS 2017
      導語:本屆NIPS共收到 3240 篇論文投稿,錄用 678 篇,錄用率為 20.9%;其中包括 40 篇口頭報告論文和 112 篇spotlight論文。

      NIPS 2017錄用結果全公布,清華北大10篇,BAT 4篇(附詳細名單)

      雷鋒網AI科技評論按:NIPS 2017 將于 12 月份在美國長灘舉行,本屆NIPS共收到 3240 篇論文投稿,錄用 678 篇,錄用率為 20.9%;其中包括 40 篇口頭報告論文和 112 篇 spotlight 論文。詳細錄用名單日前已經公布,可參見:https://nips.cc/Conferences/2017/AcceptedPapersInitial

      為方便瀏覽全貌,雷鋒網AI科技評論為讀者整理了多家高校及企業的錄用名單。

      先來看看國內高校情況。國人心目中科研實力最強的清華大學,今年共有6篇錄用論文,包括張鈸院士、王建民博士、魯繼文博士、朱軍博士都有論文被錄用;而北京大學也表現不俗,有四篇論文被錄用。此外,包括中國科學院、中國科學技術大學、香港科技大學、香港中文大學及香港城市大學在內的多家高校也有多篇論文中了NIPS。由于論文可能涉及多位合作者,因此以下的名單均以第一作者所屬機構為準。

      清華大學

      • PredRNN: Recurrent Neural Networks for Video Prediction using Spatiotemporal LSTMs

        Yunbo Wang (Tsinghua University) · Mingsheng Long (Tsinghua University) · Jianmin Wang (Tsinghua University) · Philip S Yu (UIC)

      • Learning Multiple Tasks with Deep Relationship Networks

        Mingsheng Long (Tsinghua University) · Jianmin Wang (Tsinghua University) · Philip S Yu (UIC)

      • Runtime Neural Pruning

        Ji Lin (Tsinghua University) · Yongming Rao (Tsinghua University) · Jiwen Lu (Tsinghua University)

      • Triple Generative Adversarial Nets

        Chongxuan LI (Tsinghua University) · Kun Xu () · Jun Zhu (Tsinghua University) · Bo Zhang (Tsinghua University)

      • Accelerated Stochastic Greedy Coordinate Descent by Soft Thresholding Projection onto Simplex

        Chaobing Song (Tsinghua University) · Shaobo Cui (Tsinghua University) · Shu-Tao Xia (Tsinghua University) · Yong Jiang (Tsinghua-Berkeley Shenzhen Institute)

      • Population Matching Discrepancy and Applications in Deep Learning

        Jianfei Chen (Tsinghua University) · Chongxuan LI (Tsinghua University) · Yizhong Ru (Tsinghua University) · Jun Zhu (Tsinghua University)

      北京大學

      • Deep Dynamic Poisson Factorization Model

        Chengyue Gong (PeKing University) ? win-bin huang (peking university)

      • Faster and Non-ergodic O(1/K) Stochastic Alternating Direction Method of Multipliers

        Cong Fang (Peking University) · Feng Cheng (Peking University) · Zhouchen Lin (Peking University)

      • From Bayesian Sparsity to Gated Recurrent Nets

        Hao He (PekingUniversity) · Bo Xin (Microsoft Research) · David Wipf (Microsoft Research)

      • The Expressive Power of Neural Networks: A View from the Width

        Zhou Lu (Peking University) · Hongming Pu (Peking university) · Feicheng Wang (Peking University) · Zhiqiang Hu (Peking University) · Liwei Wang (Peking University)

      中國科學院

      • Deep supervised discrete hashing

        Qi Li (Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences) · Zhenan Sun () · Ran He (CASIA) · Tieniu Tan (Chinese Academy of Sciences)

      中國科學技術大學

      • Deliberation Networks: Sequence Generation Beyond One-Pass Decoding

        Yingce Xia (University of Science and Technology of China) · Lijun Wu (Sun Yat-sen University) · Jianxin Lin (USTC) · Fei Tian (Miicrosoft Research) · Tao Qin (Microsoft Research) · Tie-Yan Liu (Microsoft Research)

      • Subset Selection under Noise

        Chao Qian (University of Science and Technology of China) · Jing-Cheng Shi (Nanjing University) · Yang Yu () · Ke Tang (University of Science and Technology of China) · Zhi-Hua Zhou (Nanjing University)

      香港中文大學

      • Rethinking Feature Discrimination and Polymerization for Large-scale Recognition

        Yu Liu (The Chinese University of Hong Kong) · Hongyang Li (The Chinese University of Hong Kong) · Xiaogang Wang (The Chinese University of Hong Kong)

      • Contrastive Learning for Image Captioning

        Bo Dai (The Chinese University of Hong Kong) · Dahua Lin (The Chinese University of Hong Kong)

      • Accelerated First-order Methods for Geodesically Convex Optimization on Riemannian Manifolds

        Yuanyuan Liu (The Chinese University of Hong Kong) · Fanhua Shang (The Chinese University of Hong Kong) · James Cheng (The Chinese University of Hong Kong) · Hong Cheng (The Chinese University of Hong Kong) · Licheng Jiao (Xidian University)

      • Geometric Descent Method for Convex Composite Minimization

        Shixiang Chen (The Chinese University of HongKong) · Shiqian Ma (UC Davis) · Wei Liu (Tencent Technology (Shenzhen) Company Limited)

      香港城市大學

      • Incorporating Side Information by Adaptive Convolution

        Di Kang (City University of Hong Kong) · Debarun Dhar (City University of Hong Kong) · Antoni Chan (City University of Hong Kong)

      香港科技大學

      • Deep Learning for Precipitation Nowcasting: A Benchmark and A New Model

        Xingjian Shi (HKUST) · Hao Wang (HKUST) · Zhihan Gao (HKUST) · Leonard Lausen (HKUST) · Dit-Yan Yeung (HKUST, Hong Kong) · Wang-chun WOO (HKO) · Wai-kin Wong (HKO)

      自 1987 年到 2000 年,NIPS都在美國丹佛舉辦,雖然后來也曾經在加拿大溫哥華、西班牙的格蘭納達、加拿大蒙特利爾舉辦,但不得不承認的是,美國一直是全球科研的主要陣地。今年NIPS上,美國計算機四大名校(CMU、MIT、UC伯克利、斯坦福)“理所當然”地霸屏,僅以第一作者所屬機構統計的錄用論文就達92篇(有一篇是第一作者隸屬雙院校的),其中 CMU 37篇,成為今年最大贏家;MIT和斯坦福各有20篇論文,UC伯克利有16篇論文被錄用。

      由于正文篇幅有限,關注“AI科技評論”(aitechtalk)后,回復“美國名校NIPS”可查看四大名校論文完整名單。

      再和雷鋒網AI科技評論一起來看看國內BAT三家的論文錄用情況。今年NIPS上,尚未看到阿里被錄用的論文,騰訊有一篇作為第一作者的錄用論文,另有兩篇為合作論文;而百度美研院今年有一篇關于Deep Voice2的論文被收錄;截至目前,尚未看到阿里的相關錄用論文。

      騰訊

      • Mixture-Rank Matrix Approximation for Collaborative Filtering

        Dongsheng Li (IBM Research - China) · Chao Chen (Tongji University) · Wei Liu (Tencent Technology (Shenzhen) Company Limited) · Tun Lu (Fudan University) · Ning Gu (Fudan University) · Stephen Chu (IBM Research - China)

      • Geometric Descent Method for Convex Composite Minimization

        Shixiang Chen (The Chinese University of HongKong) · Shiqian Ma (UC Davis) · Wei Liu (Tencent Technology (Shenzhen) Company Limited)

      • Efficient Optimization for Linear Dynamical Systems with Applications to Clustering and Sparse Coding

        Wenbing Huang (Tencent AI Lab) · Fuchun Sun (Tsinghua University) · Tong Zhang (The Australian National University) · Junzhou Huang (University of Texas at Arlington) · Mehrtash Harandi (Data61)

      百度研究院

      • Deep Voice 2: Multi-Speaker Neural Text-to-Speech

        Andrew Gibiansky (Baidu Research)

      最后再看看其它國際研究院/企業的表現。驚喜之外意料之中的是,微軟研究院共有16篇第一作者論文被錄用,包括此前雷鋒網AI科技評論報道提及的,微軟亞洲研究院的4篇文章。谷歌今年有7篇論文上榜,OpenAI,Facebook也表現不俗。

      往期報道可參閱:http://www.zaocj.com/news/201709/BiZ4ytOqR0LOHZnN.html

      微軟研究院

      • Decoding with Value Networks for Neural Machine Translation

        Di He (Microsoft Research) · Hanqing Lu (Zhejiang University) · Yingce Xia (University of Science and Technology of China) · Tao Qin (Microsoft Research) · Liwei Wang (Peking University) · Tieyan Liu (Microsoft Research)

      • Inference in Graphical Models via Semidefinite Programming Hierarchies

        Murat Erdogdu (Microsoft Research) · Yash Deshpande (MIT) · Andrea Montanari (Stanford)

      • Neural Program Meta-Induction

        Jacob Devlin (Microsoft Research) · Rudy R Bunel (Oxford University) · Rishabh Singh (Microsoft Research) · Matthew Hausknecht (Microsoft Research) · Pushmeet Kohli (DeepMind)

      • Accuracy First: Selecting a Differential Privacy Level for Accuracy Constrained ERM

        Steven Wu (Microsoft Research) · Bo Waggoner () · Seth Neel (University of Pennsylvania) · Aaron Roth (University of Pennsylvania) · Katrina Ligett ()

      • A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree

        Guolin Ke (Microsoft Research) · Qi Meng (Peking University) · Taifeng Wang (Microsoft Research) · Wei Chen (Microsoft Research Asia) · Weidong Ma (Microsoft Research) · Tie-Yan Liu (Microsoft Research)

      • Clustering Billions of Reads for DNA Data Storage

        Cyrus Rashtchian (University of Washington) · Konstantin Makarychev (Microsoft) · Luis Ceze (Microsoft) · Karin Strauss (Microsoft Research) · Sergey Yekhanin (Microsoft) · Djordje Jevdjic (Microsoft Research) · Miklos Racz (Princeton University) · Siena Ang (Microsoft)

      • Collecting Telemetry Data Privately

        Bolin Ding (Microsoft) · Janardhan Kulkarni (Microsoft Research) · Sergey Yekhanin (Microsoft)

      • Off-policy evaluation for slate recommendation

        Adith Swaminathan (Microsoft Research) · Akshay Krishnamurthy () · Alekh Agarwal (Microsoft Research) · Miro Dudik (Microsoft Research) · John Langford (Microsoft Research) · Damien Jose (Microsoft) · Imed Zitouni (Microsoft)

      • A Decomposition of Forecast Error in Prediction Markets

        Miro Dudik (Microsoft Research) · Sebastien Lahaie (Google) · Ryan M Rogers (University of Pennsylvania) · Jennifer Wortman Vaughan (Microsoft Research)

      • Thy Friend is My Friend: Iterative Collaborative Filtering for Sparse Matrix Estimation

        Christian Borgs (Microsoft Research New England) · Jennifer Chayes (Microsoft Research) · Christina Lee (MIT) · Devavrat Shah (Massachusetts Institute of Technology)

      • Q-LDA: Uncovering Latent Patterns in Text-based Sequential Decision Processes

        Jianshu Chen (Microsoft Research, Redmond, W) · Chong Wang () · Lin Xiao (Microsoft Research) · Ji He (University Washington) · Lihong Li (Microsoft Research) · Li Deng (Citadel)

      • Online Learning with a Hint

        Ofer Dekel (Microsoft Research) · arthur flajolet (MIT) · Nika Haghtalab (Carnegie Mellon University) · Patrick Jaillet (Massachusetts Institute of Technology)

      • A Sample Complexity Measure with Applications to Learning Optimal Auctions

        Vasilis Syrgkanis (Microsoft Research)

      • Hybrid Reward Architecture for Reinforcement Learning

        Harm Van Seijen (Microsoft Research) · Romain Laroche () · Mehdi Fatemi () · Joshua Romoff (McGill University)

      • Linear Convergence of a Frank-Wolfe Type Algorithm over Trace-Norm Balls

        Zeyuan Allen-Zhu (Microsoft Research) · Elad Hazan (Princeton University) · Wei Hu (Princeton University) · Yuanzhi Li (Princeton University)

      • Z-Forcing: Training Stochastic Recurrent Networks

        Marc-Alexandre C?té (Microsoft Maluuba) · Alessandro Sordoni (Microsoft Maluuba) · Anirudh Goyal ALIAS PARTH GOYAL (Université de Montréal) · Nan Ke (MILA, école Polytechnique de Montréal) · Yoshua Bengio (U. Montreal)

      谷歌

      • On the Consistency of Quick Shift

        Heinrich Jiang (Google)

      • Attention is All you Need

        Ashish Vaswani (Google Brain) · Noam Shazeer (Google) · Niki Parmar (Google) · Llion Jones (Google) · Jakob Uszkoreit (Google, Inc.) · Aidan N Gomez (University of Toronto) · ?ukasz Kaiser (Google Brain)

        雷鋒網AI科技評論往期報道:http://www.zaocj.com/news/201706/H2PUINRPl9XKrC1R.html

      • Parameter-Free Online Learning via Model Selection

        Dylan J Foster (Cornell University) · Satyen Kale (Google) · Mehryar Mohri (Courant Institute and Google) · Karthik Sridharan (Cornell University)

      • SVCCA: Singular Vector Canonical Correlation Analysis for Deep Understanding and Improvement

        Maithra Raghu (Cornell University and Google Brain) · Justin Gilmer (Google Brain) · Jason Yosinski (Uber) · Jascha Sohl-Dickstein (Google Brain)

      • Neural Discrete Representation Learning

        Aaron van den Oord (Google Deepmind) · Oriol Vinyals (Google DeepMind) · koray kavukcuoglu (DeepMind)

      • Simple and Scalable Predictive Uncertainty Estimation using Deep Ensembles

        Balaji Lakshminarayanan (Google Deepmind) · Alexander Pritzel (Google Deepmind) · Charles Blundell (DeepMind)

      • Acceleration and Averaging in Stochastic Descent Dynamics

        Walid Krichene (Google)

      OpenAI

      • Deep Reinforcement Learning from Human Preferences

        Paul F Christiano (OpenAI) · Jan Leike (DeepMind) · Tom Brown (OpenAI) · Miljan Martic (DeepMind) · Shane Legg (DeepMind) · Dario Amodei (OpenAI)

      • Hindsight Experience Replay

        Marcin Andrychowicz (OpenAI) · Filip Wolski (OpenAI) · Alex Ray (OpenAI) · Jonas Schneider (OpenAI) · Rachel Fong (OpenAI) · Peter Welinder (OpenAI) · Bob McGrew (OpenAI) · Josh Tobin (OpenAI) · OpenAI Pieter Abbeel (OpenAI, UC Berkeley) · Wojciech Zaremba (OpenAI)

      • Hierarchical Implicit Models and Likelihood-Free Variational Inference

        Dustin Tran (Columbia University & OpenAI) · Rajesh Ranganath (Princeton University) · David Blei (Columbia University)

      Facebook

      • ELF: An Extensive, Lightweight and Flexible Research Platform for Real-time Strategy Games

        Yuandong Tian (Facebook AI Research) · Qucheng Gong (Facebook AI Research) · Wenling Shang (435024885627) · Yuxin Wu (Facebook AI Research) · C. Lawrence Zitnick (Facebook AI Research)

        雷鋒網AI科技評論往期報道:http://www.zaocj.com/news/201709/aZ33T276udayVdjz.html

      • Multi-agent Predictive Modeling with Attentional CommNets

        Yedid Hoshen (Facebook AI Research)

      • Fader Networks: Generating Image Variations by Sliding Attribute Values

        Guillaume Lample (Facebook AI Research) · Neil Zeghidour (Facebook A.I. Research / Ecole Normale Supérieure) · Nicolas Usunier (Facebook AI Research) · Antoine Bordes (Facebook AI Research) · Ludovic DENOYER (Universite Pierre et Marie Curie - Paris) · Marc'Aurelio Ranzato (Facebook)

      • Poincaré Embeddings for Learning Hierarchical Representations

        Maximillian Nickel (Facebook) · Douwe Kiela (Facebook AI Research)

      • Gradient Episodic Memory for Continuum Learning

        David Lopez-Paz (Facebook AI Research) · Marc'Aurelio Ranzato (Facebook)

      • Houdini: Democratizing Adversarial Examples

        Moustapha Cisse (Facebook AI Research) · Yossi Adi (Bar Ilan University) · Natalia Neverova (Facebook AI Research) · Joseph Keshet (Bar-Ilan University)

      更多資訊敬請關注雷鋒網AI科技評論。

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