交叉信息研究院學(xué)生11篇論文被國(guó)際表征學(xué)習(xí)大會(huì)（ICLR）接收

清華新聞網(wǎng)1月9日電 近日，深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域頂級(jí)會(huì)議——國(guó)際表征學(xué)習(xí)大會(huì)（ICLR，International Conference on Learning Representations）公布了2020年論文錄用情況，清華大學(xué)交叉信息研究院共11篇論文被大會(huì)接收，其中5篇（4人次）來(lái)自交叉信息研究院研究生，6篇（5人次）來(lái)自計(jì)算機(jī)科學(xué)實(shí)驗(yàn)班（“姚班”）計(jì)科60。

圖片來(lái)源：論文《梯度下降可最大化齊次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類(lèi)間隔》（呂凱風(fēng)，李建）

交叉信息研究院2018級(jí)碩士生王同翰、2019級(jí)博士生王鑒浩、2015級(jí)博士生朱廣翔、2019級(jí)碩士生駱軒源和2019級(jí)博士生呂凱風(fēng)發(fā)表的5篇論文中，研究?jī)?nèi)容涵蓋多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的探索-利用困境、可擴(kuò)展多智能體學(xué)習(xí)的值函數(shù)分解、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的樣本效率、深度學(xué)習(xí)中梯度算法的泛化能力、以及深度學(xué)習(xí)中梯度算法的隱式偏好等問(wèn)題。其中，由交叉信息研究院李建副教授指導(dǎo)呂凱風(fēng)共同完成的論文《梯度下降可最大化齊次神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類(lèi)間隔》為演示論文（Talk Paper）；由交叉信息研究院張崇潔助理教授指導(dǎo)王同翰和王鑒浩共同完成的論文《基于相互影響的多智能體協(xié)作探索》為大會(huì)亮點(diǎn)論文（Spotlight Paper）。

王遠(yuǎn)皓、董克凡、張?zhí)炜v、王蘊(yùn)韻和鄒岳松5名計(jì)科60同學(xué)發(fā)表的6篇論文中，研究?jī)?nèi)容涵蓋強(qiáng)化學(xué)習(xí)中免模型算法的高采樣效率、分布式老虎機(jī)任務(wù)中的悔恨值最小化的問(wèn)題、局部求解最小最大優(yōu)化問(wèn)題、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化性能、泛音卷積運(yùn)算和對(duì)超圖的特征學(xué)習(xí)問(wèn)題等。王遠(yuǎn)皓同學(xué)此次發(fā)表3篇第一作者論文。張?zhí)炜v合作完成的論文《兩層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的漸進(jìn)泛化分析》入選大會(huì)亮點(diǎn)論文（Spotlight Paper）。

ICLR是公認(rèn)的深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域國(guó)際頂級(jí)會(huì)議之一，關(guān)注有關(guān)深度學(xué)習(xí)各個(gè)方面的前沿研究，在人工智能、統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域以及機(jī)器視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、文本理解等重要應(yīng)用領(lǐng)域中發(fā)布了眾多極其有影響力的論文。ICLR采取完全公開(kāi)評(píng)審規(guī)則，任何對(duì)論文有興趣的研究者都可以參與到關(guān)于論文評(píng)審意見(jiàn)的討論中。這使得ICLR論文評(píng)審的透明性和廣泛性在深度學(xué)習(xí)頂級(jí)會(huì)議中獨(dú)樹(shù)一幟，同時(shí)也大大增加了論文被接收的難度。ICLR 2020共有2594篇論文提交，其中48篇被接收為演示論文（Talk Paper），107篇被接收為亮點(diǎn)論文（Spotlight Paper），532篇作為墻報(bào)論文（Poster Paper）。

供稿：交叉信息研究院

編輯：李晨暉

審核：周襄楠