华人作者贡献60%,深度学习顶会ICLR 2020即将线上开幕

2022-04-27 17:16:55 1223

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深度学习领域顶级会议——国际表征学习大会 ICLR 2020( International Conference on Learning Representations),将于 4 月 25 日正式线上开幕作为首次将在非洲举办的国际 AI 学术顶会,却因为疫情完全改为线上,不过在家就能坐听大咖开讲也是种不错的选择。

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1、ICLR简介
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ICLR,2013 年由深度学习三座大山中的 Yoshua Bengio 和 Yann LeCun 牵头创办。众所周知,Yoshua Bengio 主管着蒙特利尔大学人工智能实验室,也就是 MILA,它是世界上最大的人工智能研究中心之一。Yann LeCun 是 Facebook 人工智能研究院的院长,被称为卷积神经网络之父。今年是第八届大会,虽举办的年限比较短,但已经被学术研究者们广泛认可,被认为是深度学习的顶级会议


ICLR 2020 共收到了 2594 篇论文投稿,最终共有 687 篇被接收,其中 48 篇 orals,108 篇 spotlights,531 篇 poster;录取率为 26.5%,相比去年的 31.4% 略有降低。


清华大学ICLR会议智图对论文的接收比例、贡献最大的个人作者以及贡献最多的机构进行统计分析后,发现不少国内高校和学者均榜上有名。


ICLR 2020 会议专题全析:

https://www.aminer.cn/conf/iclr2020/


ICLR 2020 官方登记网址:

https://iclr.cc/Conferences/2020


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2、作者维度分析
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ICLR 2020 接收录用的 687 篇论文,共来自 2566 位作者。其中 5 篇以上(包括)入选的作者共有 15 位,入选 4 篇的作者有 15 位,入选 3 篇共 53 位,2 篇入选共 246 位,仅有 1 篇作品入选的共 2239 位作者,详情见下图。


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其中,高居入选论文榜首的学者是来自 UC Berkeley 的副教授 Sergey Levine,共计 13 篇论文被录用。


两位华人学者榜上有名,清华大学计算机系朱军教授、佐治亚理工学院终身副教授宋乐分别各有 7 篇论文被接收,位居第二


朱军教授是清华大学计算机系教授,主要从事机器学习、贝叶斯统计等基础理论、高效算法及相关应用研究,在国际重要期刊与会议发表学术论文 100 余篇


宋乐是佐治亚理工学院计算科学与工程系终身副教授,机器学习中心副主任。他的主要研究方向包括核函数和深度学习的嵌入方法,机器学习的大规模算法和高效系统,以及静态和动态网络分析等,他曾获得过很多机器学习方面的顶级国际奖项。


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美国加州大学戴维斯分校教授 Cho-Jui Hsieh,多伦多大学助理教授 Jimmy Ba,北京大学信息科学技术学院教授王立威,DeepMind 首席科学家 Pushmeet Kohli,马里兰大学计算机系副教授 Tom Goldstein,分别各有 6 篇入选,并列第三位。


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从作者所属国籍来看,华人参与的论文共有 412 篇,占总论文数的 60%。其中华人一作论文共有 301 篇,占华人参与论文数的 73%,占总论文数的 44%。


可以看出,华人在此次ICLR 2020 贡献了很大一部分力量


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由投稿关键词生成的词云图,突出了深度学习、强化学习、表示学习、生成模型、图形神经网络等热点话题。


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3、华人学者所在机构分析
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在众多投稿单位中,都有哪些单位贡献了主要力量呢?贡献度最高的又是哪一个?


机构统计如下:

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Google+DeepMind以 40 篇论文入选,再次实力霸榜;位居第二的卡耐基梅隆大学,共有 23 篇入选;清华大学以 22 篇排在第三位


接下来,麻省理工学院 19 篇、斯坦福大学 17 篇位居第四、第五位;乔治亚理工学院、北京大学和上海交通大学都分别有 15 篇入选


在中国高校与科研机构中,香港中文大学 7 篇,中国科学技术大学 5 篇,复旦大学 4 篇,华中科技大学 4 篇,南京大学 4 篇,浙江大学 4 篇,中国科学院 4 篇,天津大学 3 篇,香港城市大学、哈尔滨工业大学、香港科技大学、台湾大学、山东大学都有 2 篇入选。


工业界只有谷歌与微软杀入前十榜单。Facebook 此次有 11 篇入选,阿里巴巴+蚂蚁金服也有共有 11 篇高中,华为高中 7 篇,字节跳动入选 6 篇,百度 4 篇,京东与鹏城实验室各有 2 篇入选。


以上可以看出,基本上每年各种 AI 顶会的入选论文,已被这些工业界的传统豪强与计算机顶尖高校牢牢占据,而华人的力量已经凸显,逐渐成为中流砥柱


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4、ICLR高引华人榜单( 2013 - 2020 )
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5、专业解决深度学习装备配置难题
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