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iclr2019录用率(iclr2020通知时间)

admin 12-05 00:02 187次浏览

雷锋。com【AI技术评论】报道称,当地时间4月24日,在法国,学习表征国际会议(ICLR)在土伦正式开幕。Yann LeCun在开幕致辞中指出,今年有1100多人报名参加大会,是去年的两倍。

大会第一天,主题演讲厅座无虚席,加州大学伯克利分校和纽约大学的研究团队共做了7场演讲。其余时间是海报会议论文展示和交流会议。按照雷锋的说法。com【AI技术评论】,总的来说,这个ICLR是GAN撑起半边天的一个研究趋势。

从现场演讲的氛围中,我们可以看到,ICLR为行业研究者提供了一个非常轻松、自由、激烈的交流平台。为什么,请与雷锋分享今天主旨演讲的精髓。人工智能技术评论:

计算机视觉研究讨论占比最大

“视觉质感visual texture”的表征学习

神经元如何提取/表示视觉信息?

这些原则如何匹配和优化我们的视觉环境?

这些表征如何加强或限制感知?

我们可以从这些表示中获得什么新的原理来应用于工程成像或视觉系统?

大会的第一位特邀演讲嘉宾是来自纽约大学神经病学、数学和心理学系霍华德休斯医学研究所的教授,IEEE研究员Eero Simoncelli。围绕上述问题,Eero Simoncelli教授提出了“视觉纹理”表征学习的概念和方法。

Ersimoncelli构建了一个包含视觉世界属性、视觉任务需求和生物表达约束的视觉计算模型。他指出,结合生物属性的浅层模型比预期的更强大。此外,合成方法提供了更强大的纹理表示,可用于验证不变性、验证度量属性等。

全面超越JPEG 2000的端到端优化图像压缩

数据压缩是一个基础工程问题,在数据存储和有限容量信道传输中有重要应用。图像作为一种信息载体,数据量巨大,因此研究人员从未停止对图像压缩的研究。在2017年ICLR会议上,Johannes Balle等来自美国纽约大学的研究人员提出了一种端到端优化的图像压缩方法,论文题目为“端到端优化的图像压缩”。

该方法包括三个过程:非线性分析变换、均匀量化器和非线性综合变换。这些变换由卷积线性滤波器和非线性激活函数的三个连续阶段构成。通过一组测试图像,该方法的性能通常优于标准的JPEG和JPEG 2000压缩方法。更重要的是,在所有比特率的所有图像中,该方法都取得了显著的视觉质量提升,客观质量评价方法MS-SSIM也证明了这一点。

超分辨率技术还原打码图片

这篇题为《图像超分辨率的摊销Sedmap会议》的口头报告是Twitter伦敦实验室和丹麦哥本哈根大学的研究成果。

指出图像超分辨率是一个不确定的逆问题。对同一幅下采样图像进行图像超分辨率处理后,往往会发现与原始图像相似的高分辨率图像不仅有一幅,而且有多幅。目前,对单个图像进行超分辨率处理的大多数方法都是基于经验风险最小化原则,此时通常会出现单个像素大小的均方误差损失。

然而,在经验风险最小化原则处理的图像中,像素之间的过渡往往过于平滑,导致图像模糊,整体效果看起来与原始图像大相径庭。比使用经验风险最小化原则更理想的方法是使用最大后验概率推理。在图像先验的前提下,更容易得到高像素的图像,因此得到的图像往往更接近原始图像。

因此,本文表明,在超分辨率处理过程中,直接估计低像素图像的最大后验概率是非常重要的,就像要保证样本nxdrjb图像是先验的,首先要建立模型一样重要。为了推断摊销的最大后验概率,从而直接计算最大后验概率估计值,这一步引入的新方法是使用卷积神经网络。

为了保证网络在输入低分辨率图像后能够一致地输出相应的高分辨率图像,研究人员创造性地引入了一种新的神经网络架构,其中解决超分辨率问题的有效方法是投影到仿射子空间中。使用新架构的结果表明,摊销最大后验概率推理可以减少到两个分布之间的最小交叉熵,这与训练后生成模型得到的结果相似。怎么

对结果进行优化,论文里提出了三种方法:

(1)生成式对抗网络 (GAN)

(2)去噪指导超分辨率,从去噪过程中反向推导去噪的梯度估值,从而训练网络

(3)基线法,该方法使用最大似然训练图像先验

“我们实验表明,使用真实图像数据,基于生成式对抗网络得到的图像最接近原图。最后,在变分自动编码器的举例中,成功建立了生成式对抗网络和摊销变异推断之间的联系。”

泛化——一个理解深度学习需要重新思考的问题 :最佳论文演讲现场被challenge

首先本届ICLR获得最佳论文的是题为“Understanding deep learning requires rethinking generalization”,该论文由Chiyuan Zhang(麻省理工学院),Benjamin Recht(加利福尼亚大学伯克利分校),Samy Bengio、Moritz Hardt(谷歌大脑)和Oriol Vinyals(谷歌深度学习)共同完成。

论文摘要介绍称,有些成功运作的人工神经网络,尽管体量巨大,但它们在训练和测试性能两个阶段表现出来的结果却只存在微小差异。过去大家认为这种微小误差,要么是由于模型谱系自身的特性,要么是由在训练期间使用的正则化技术所致。

而经过大量系统实验,该论文团队展示了这种传统观点是不确切的。具体来说,其实验证明了用随机梯度方法训练的、用于图像分类的最先进的卷积网络很容易拟合训练数据的随机标记。这种现象本质上不受显式正则化影响,即使用完全非结构化随机噪声来替换真实图像也是如此。

“我们通过一个理论结构证实了实验结果。理论结构表明,只要参数数量超过实际中通常存在的数据点,简单两层深度神经网络(simple depth two neural networks)就能够产生完美的有限样本表达性。通过与传统模型的比较解释了我们的实验结果。”

当然,现场也不乏其他研究方向的技术天才,寂寞的丝袜在展示完论文后的提问环节中就被challenge了——提问者表示:“那你们这个证明其实很简单啊!”——所有人都等待着寂寞的丝袜的回应。

“是很好的问题。但说到简单,这样的问题给你们来解决也没有更好的方法了啊!”

掌声雷动。

而在同一天的展示中,还有一个讨论泛化问题的口头论文展示,就是(On Large-Batch Training for Deep Learning: Generalization Gap and Sharp Minima)。随机梯度下降法(SGD)及其变体是许多深度学习任务选择的算法,这些方法以小批量训练采样数据方式操作,例如(32 - 512 ),以计算梯度的近似值。但在这个训练过程中,大的 batch size 会导致网络模型泛化能力下降,该论文通过实验证明其原因是收敛到了sharp minima,并提出了一些解决方案。

生成对抗网络的创造性训练方法

“Towards Principled Methods for Training Generative Adversarial Networks”,来自Martin Arjovsky, Leon Bottou。

该论文是前段时间火热的 “WGAN 的前作”。2017年2月,一篇新鲜出炉的arXiv论文《Wassertein GAN》在Reddit的Machine Learning频道火了,而这篇《Wassertein GAN》的理论来源正是前作《Towards Principled Methods for Training Generative Adversarial Networks》。

自从2014年Ian Goodfellow提出以来,GAN就存在着训练困难、生成器和判别器的loss无法指示训练进程、生成样本缺乏多样性等问题。从那时起,很多论文都在尝试解决,但是效果不尽人意,比如最有名的一个改进DCGAN依靠的是对判别器和生成器的架构进行实验枚举,最终找到一组比较好的网络架构设置,但是实际上是治标不治本,没有彻底解决问题。而Wasserstein GAN成功地做到了以下爆炸性的几点:

彻底解决GAN训练不稳定的问题,不再需要小心平衡生成器和判别器的训练程度

基本解决了collapse mode的问题,确保了生成样本的多样性

训练过程中终于有一个像交叉熵、准确率这样的数值来指示训练的进程,这个数值越小代表GAN训练得越好,代表生成器产生的图像质量越高。

以上一切好处体现在不需要精心设计的网络架构,最简单的多层全连接网络就可以做到。而上述优化的理论来源,正是作者在本次大会论文,即前作《Towards Principled Methods for Training Generative Adversarial Networks》里面推的一堆公式定理,从理论上分析了原始GAN的问题所在,从而针对性地给出了改进要点。

因此,难怪前来参会的工业界人士表示,ICLR 2017虽然没有看到什么太出乎意料的研究, 但却收获了许多能够改进当前模型训练等工程问题的理论和方法。

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