机器学习圣杯：图灵奖得主Bengio和LeCun称自监督学习可使AI达到人类智力水平

在2020的ICLR线上大会上，蒙特利尔学习算法研究所主任、图灵奖得主Yoshua Bengio和Facebook 的副总裁兼首席人工智能科学家Yann LeCun，坦率地谈到了未来AI的研究趋势。

40篇ICLR2020计算机视觉开源论文合集.zip

计算机视觉相关的论文，详细描述了计算机视觉方向的内容，为计算机视觉方向的研究打下很好的基础。从论文中找到自己的方向。

workshop_of_NAS_ICLR2020.rar

ICLR 2020 线上会议已经圆满结束。此次会议关于NAS的研究主题包括对benchmark的探讨、对于流行的NAS方法的理解和分析，以及如何提高NAS方法的精度和效率等。值得一提的是，此届会议举办

ICLR 2018论文合集

ICLR论文合集，此篇收集了2018的所有论文，希望对各位同学有用，论文合集，论文合集，论文合集，论文合集。

ICLR 2020 # 微软亚洲研究院精选论文解读（附4篇优质文章）

本文为大家介绍的4篇微软亚洲研究院精选论文分别研究了 BERT 在机器翻译中的应用，有理论保障的对抗样本防御模型 MACER，一种新的基于自我博弈的文本生成对抗网络（GAN）训练算法，以及可广泛应用于

ICLR2019-DyREP：Learing Representations over Dynamic Graphs

Representation Learning over graph structured data has received significant attention recently due t

论文浅尝 # ICLR 2020 - 一文全览知识图谱研究

ICLR 2020 正在进行，但总结笔记却相继出炉。我们曾对 ICLR 2020 上的趋势进行介绍，本文考虑的主题为知识图谱。

ICLR 2021上与【因果推理】相关的投稿论文（七篇）

ICLR 采用公开评审，可以提前看到这些论文。本文发现基于因果推理（Causal Inference）相关的投稿paper很多，因果推理，以及反事实等相关理论方法在CV、NLP都开始有相关的应用了，这

ICLR 2021【推荐系统】相关投稿论文(六篇)

据官方统计，今年共有3013篇论文提交。ICLR 采用公开评审，可以提前看到这些论文。本文发现推荐系统（Recommendation System）相关的投稿paper很多，和常见的推荐系统paper

2020年必读的8篇「小样本学习（few-shot learning）」【论文和代码】.zip

小样本学习是学术界和工业界近年来关注的焦点。2020年以来，随着AAAI、WSDM、ICLR、CVPR会议论文公布，现整理了最新8篇关于知识图谱的论文，来自Google、PSU、人大、微软、腾讯、阿里

高产来自“长期主义”：智源学者朱军谈ICLR 2020 全球发文第二的经验法则

在刚刚闭幕的人工智能顶级会议 ICLR 2020（04.26~05.01）上，华人学者的崛起令世人眼前一亮：华人作者参与论文数占比近60%。

7篇ICLR论文，遍览联邦学习最新研究进展.pdf

联邦学习是一种在分布式网络中实现的客户端本地存储数据并训练局部模型、中央服务器汇聚各客户端上载数据后训练构建全局模型的分布式机器学习处理框架。

ICLR 2020 # 知识图谱推理框架：基于向量空间的推理和数值逻辑推理

本文解读了两篇不同框架的论文：一篇是基于知识图谱的向量嵌入技术，完全基于向量操作进行推理演算；另一篇是基于 Neural Logic Programming 框架，并进一步解决了数值推理的问题。

ICLR 2021上关于【NLP】主题的论文

本文关注焦点是ICLR上NLP主题中的6篇论文。接下来我们还将精选模型压缩、预训练等热点领域，为大家带来系列论文解读，敬请关注。

neurallanguage-notes, 关于神经语言学习论文的总结与说明.zip

neurallanguage-notes, 关于神经语言学习论文的总结与说明 神经语言注释关于从 arXiv 。ACL 。EMNLP 。NAACL和一些机器/深度学习。ICLR 。ICML的神经语言学

ICLR 2021上与【自监督学习】 & 【Transformer】相关的论文

国际表示学习大会（The International Conference on Learning Representations）是致力于人工智能领域发展的国际知名学术会议之一。为了分析最新研究动向

元学习的好奇心算法（Meta-learning curiosity algorithms）.pdf

我们假设好奇心是进化过程中发现的一种机制，它鼓励个体在生命早期进行有意义的探索，从而使个体接触到能够在其一生中获得高回报的经历。我们将产生好奇行为的问题表述为元学习的问题之一:一个外环将在一个好奇心机

图卷积神经网络及其应用（Graph neural networks） - ICLR 2019.zip

图卷积神经网络及其应用，来自中科院计算所沈华伟博士在ICLR 2019顶会上的演讲稿，欢迎大家下载学习。

iclr_2019会议笔记.pdf

iclr2019会议笔记，每日的主题，关键点整理，以及一些在人工智能领域未来可以做的方面的整理。

强化学习入门经典论文（DQN相关）.rar

强化学习必读论文

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ICLR 2018会议论文集

Deep learing 论文合集，一条小白到发论文的必须道路！

不管你想做什么，你都要好好的从论文看，而不是单纯的调论文写代码！通过这些学习，你才能真正的对深度学习的发展，模型的优化，进经典的trick有深入的理解！ 做算法，做科研必不可少！时间有限的人可以只看1

如何读一个成功的机器学习博士？

如何读一个成功的机器学习博士？这份ICLR2020指南为你指点迷津。包括：如何开始学习ML/DL?如何跟踪最新的研究？如何申请 PhD？如何选择PhD导师？ 工作后再去读研读博后去工业界工作。