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连锁经营三大目的四大特色(四大亮点的感想感悟)

张世龙 01-18 14:39 159次浏览

机器之心报道

机器心编辑部

大会第一天,在长滩会展中心的门口,排起了“长得可以让你读几篇论文”的注册队伍,这正是NIPS的魅力所在。

美国时间12月4日早晨,第三十一届神经信息处理系统大会(neuralinformationprocessingsystems,NIPS )在美国加利福尼亚州长滩的会展中心正式开幕。 作为人工智能和机器学习领域最重要的盛会,来自计算机科学领域的各路专家和业界人士齐聚一堂,在未来五天共同讨论和分享人工智能的前沿思想。

为了近距离报道大会的新进展,机器心分析师将进入大会现场,在本届大会上现场报道各类新鲜事。 另外,我们将邀请在大会上收到论文的部分作者进行技术共享和热点评论,敬请期待。

Note :机器内心的“NIPS 2017内容特辑”的开放投稿。 包括但不限于NIPS 2017论文技术解读、大会深度解读、行业观点评论类文章。 投稿方法如下:1)向content@jiqizhixin.com发送邮件; 2 )添加机器心灵助手(同步2 )。

四篇获奖论文都发表了

在关注度的基础上,NIPS 2017的学术含量又上了一个新台阶。 据统计,此次NIPS收到3240篇论文投稿,创历史新高。 其中678篇被选为大会论文,采用率为20.9%。 40篇为Oral论文,112篇为Spotlight论文。

今天,官网发表了3篇最佳论文、1篇最佳时间奖,机器之心概括介绍了这4篇获奖论文。

最佳论文奖(最佳传球) )。

大会第一天,根据官网的信息,正式得知了今年的最高论文等奖项。 今年最佳论文的获奖者卡内基梅隆大学的Noam Brown及其导师Tuomas Sandholm很早就发布了获奖信息,因此其他几篇获奖论文出现了悬念。

论文: safeandnestedsubgamesolvingforimperfect-information games

论文链接: https://arxiv.org/abs/1705.02955

摘要:与完美信息游戏不同,不完全信息游戏不能通过将游戏分解为可以独立求解的子游戏来寻求优势策略。 因此,计算量大的均衡判断技术越来越多的使用,所有决策都必须统一博弈的策略。 由于不能通过正确的分解解决不完全信息博弈,所以开始考虑近似解,或者通过解决不交叉的子博弈来提高现在的结果。 这一过程称为子游戏解决方案。 我们在理论和实践上都提出了超越以前方法的子博弈求解技术。 同时,展示了如何调整这些和传统的子游戏求解技术,以响应对方超出初始行为提取(original action abstraction )的行为。 这远远超过了迄今为止的顶级做法——“行为转换”。 最后表明,当游戏沿游戏树向下进行时,子游戏求解会反复进行,可用性可能会大大降低。 我们应用这些技术开发了第一个可以一对一无限地赌德克萨斯扑克击败顶级人类选手的AI。

伦敦大学研究生院(UCL )的Wittawat Jitkrittum等人同时获得了NIPS 2017最佳论文奖。

论文: alinear-timekernelgoodness-of-fittest

论文链接: http://www.cmap.polytechnique.fr/~ zoltan.Szabo/publications/jitkrittum 17 linear.pdf

摘要:我们提出了一种全新的拟合优度自适应测试方法,其中计算资源消耗与样本数量呈线性关系。 我们通过使假负系数最小化,学习最能显示观察样本和参照模型差异的测试特征。 这些特征是根据Stein方法建立的——,这意味着不需要计算模型的归一化常数。 我们分析了新测试的Bahadur渐进效率,证明在均值偏差(均值偏移)的情况下,无论选择哪个测试参数,我们的测试总是比以前的线性时间核测试具有更高的相对效率。 在实验中,新方法的性能超过了初始的线性时间测试,符合或超过了二次时间序列内核(quadratic-time kernel )测试的能力。 在高维和模型结构可用的情况下,我们的适应性测试从模型中提取样本,表明远远超过了基于最大均值差异的二阶时间序列双样本测试。

Wittawat Jitkrittum (左)、Zoltan Szabo (右)。

在接受机器之心采访时,这篇论文的第一位作者Jitkrittum表示,他没有想到会获得这个奖。 “我们的项目采用了自己的方法,开发了一种工具,用于根据模型中的数据样本更有效地识别错误。 但是,我没想到那个会这么受好评。 " "

另一个最高论文奖是斯坦福大学的John C. Duchi和Hongseok Namkoong。

论文:

Variance-based Regularization with Convex Objectives

论文链接:https://arxiv.org/abs/1610.02581

摘要:我们研究了一种风险最小化和随机优化的方法,该方法可以为方差提供一个凸属性的替代项,并允许在逼近和估计误差间实现近似最优与高效计算间的权衡。我们的方法建立在分布鲁棒性优化和 Owen 经验性似然度的基础上,并提供了一些有限样本(finite-sample)和渐进结果以展示估计器的的理论性能。具体来说,我们证明了该过程具有最优性保证(ertificates of optimality),并通过逼近和最优估计误差间良好的权衡在更一般的设定下比经验风险最小化方法有更快的收敛率。我们还给出了确凿的经验性证据,其表明估计器在实践中会在训练样本的方差和绝对性能之间进行权衡。此外,估计器也会提升标准经验风险最小化方法在许多分类问题上的测试性能。

经典论文奖(Test of time award)

论文:Random Features for Large-Scale Kernel Machines

论文链接:https://people.eecs.berkeley.edu/~brecht/papers/07.rah.rec.nips.pdf

摘要:为了加速核机器(核函数)的训练,我们提出了一种将输入数据映射到一个随机低维特征空间的方法,并将这种映射应用到现存的快速线性方法中。我们的随机化特征经过特定的设计以转化数据的内积近似等价于特征空间中用户指定位移不变性的核函数(shift-invariant kernel)。我们研究了两组随机特征,提供了其近似各种径向基核函数(RBK)能力的收敛范围,并表明在在大规模分类和回归任务中,使用这些特征的线性机器学习算法优于当前最佳的大规模核机器。

以上就是NIPS 2017大会的首日亮点,机器之心还将继续对大会进行现场报道,敬请关注。

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