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如何在满足数据隐私、安全和监管要求的前提下，设计一个机器学习框架，让人工智能 系统能够更加高效、准确的共同使用各自的数据，是当前人工智能发展的一个重要课题。我们倡议把研究的重点转移到如何解决数据孤岛的

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随着云计算和大数据技术的不断发展，无论是机构还是个人，每天都会源源不断地 产生大量数据；与此同时，随着人工智能技术（Artificial Intelligence，AI）和数据处 理能力的提升，不断产

联邦学习白皮书V1.0.pdf

大数据驱动的人工智能对人类的生活有很大的帮助，但是存在着很多问题和难点。本书主要讲解了联邦学习的一些基础的东西，包括他的背景，概念，定义，分类，还有一些实例。

CCF-微众银行-杨强-AI向善，数据孤岛和联邦学习.pdf

微众银行-杨强-AI向善，数据孤岛和联邦学习。转自CCF，网址：https://dl.ccf.org.cn/lecture/lectureDetail?id=4340567999891456

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。

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_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。

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

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。

最新《联邦学习Federated Learning》报告

联邦学习(FL)是一种机器学习设置，许多客户(例如移动设备或整个组织)在保持数据分散的同时协同训练一个模型。

2020-CCCF-张彦、卢云龙、黄小红-区块链与联邦学习：融合与互补.pdf

转自CCF，网址：https://dl.ccf.org.cn/institude/institudeDetail?id=4810506903701504 摘要：区块链在不可信的多方间，建立了一种安全可

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

Explaining_and_Harnessing_Adversarial_Examples.pdf

这篇文章由Goodfellow等人发表在ICLR'2015会议上，是对抗样本领域的经典论文。这篇文章主要提出与之前论文不同的线性假设来解释对抗样本的存在性。同时，论文提出了一种简单的对抗样本生成方法—

ICLR 2020 Bengio 一作论文：因果机制、元学习与模型泛化如何产生关联？.zip

Yoshua Bengio 等人基于学习器适应新分布的速度提出一种元学习因果结构，假设新分布由干预、智能体动作以及其它非稳态（non-stationarity）导致的稀疏分布变化引起，由此得出“正确的

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。

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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

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ICLR 2018会议论文集

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

Python-从ICLR2019OpenReview网页抓取数据

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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

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

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论文SEMI-SUPERVISEDCLASSIFICATION WITHGRAPHCONVOLUTIONALNETWORKS 发表于ICLR2017

ICLR 2021上与【对比学习（CL）】相关论文（六篇）

本文发现对比学习（Contrastive Learning）相关的接受paper非常多，对比学习这几年方法的研究，特别是难样本的选取机制以及在CV、NLP、DM上应用也非常广，也是当前比较火的topi

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什么是Adam Optimizer是对SGD的扩展，可以代替经典的随机梯度下降法来更有效地更新网络权重。 请注意，Adam这个名字并不是首字母缩写词，实际上，作者（OpenAI的Diederik P.

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%。

ICLR2017文献

2017年ICLR相关文献PPT版。

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。

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