演讲：Eero Simoncelli 霍华德·休斯医学研究所研究员，纽约大学艺术与科学学院教授，IEEE Fellow。研究领域：计算机视觉。

Talk 1：端到端优化的图像压缩（End-to-end Optimized Image Compression）

Talk 2：图像超分辨率的摊分MAP推断（Amortised MAP Inference for Image Super-resolution）

茶歇

海报1

午饭

　　下午

演讲：Benjamiin Recht，加州伯克利大学电子工程和计算机科学学院副教授，研究领域：智能系统，机器人，控制论，信号处理，优化。《Understanding Deep Learning Requires Rethinking Generalization》第四作者

Talk 3：理解深度学习需要重新思考泛化（Understanding deep learning requires rethinking generalization ）——最佳论文奖

Talk 4：深度学习的大批量训练：泛化间隔和尖最小值（Large-Batch Training for Deep Learning: Generalization Gap and Sharp Minima）

Talk 5：训练生成式对抗网络的原则方法（Towards Principled Methods for Training Generative Adversarial Networks）

茶歇

海报2

　　25 号

　　上午

演讲：Chloe Azencott，法国巴黎高等矿业学院计算生物学系，法国巴黎居里研究所及法国国家科研中心研究员。研究方向：用于治疗研究的机器学习技术

Talk 1：从私有训练数据实现深度学习的半监督知识转移（Semi-supervised Knowledge Transfer for Deep Learning from Private Training Data） ——最佳论文

Talk 2：学习图形状态转换（Learning Graphical State Transitions）

茶歇

海报1

午饭

　　下午

演讲：Riccardo Zecchina，意大利博科尼大学理论物理学教授，都灵人类基因基金会项目负责人。研究领域：统计物理学，机器学习，计算神经科学及计算生物学，反动力学问题，组合优化的分布式算法等。

Talk 3：学习通过预测未来行动（Learning to Act by Predicting the Future）

Talk 4：使用无监督辅助任务的强化学习（Reinforcement Learning with Unsupervised Auxiliary Tasks）

Talk 5：Q-Prop：使用 Off-Policy Critic 的有效策略梯度（Q-Prop: Sample-Efficient Policy Gradient with An Off-Policy Critic）

海报2

　　26号

　　上午

演讲：Regina Barzilay，美国麻省理工大学电气工程及计算机科学系教授，微软研究员，麻省理工大学自然语言处理研究小组成员。研究方向：自然语言处理。

Talk 1：学习端到端的目标导向对话（Learning End-to-End Goal-Oriented Dialog）

Talk 2：多代理合作与自然语言的出现（Multi-Agent Cooperation and the Emergence of (Natural) Language）

　　下午

演讲：Alex Graves，加拿大多伦多大学计算机科学系下辖加拿大高等研究院初级研究员。研究方向：循环神经网络，监督下的序列化标签，无监督的序列学习

Talk 3：通过递归实现神经编程架构通用化（Making Neural Programming Architectures Generalize via Recursion）——最佳论文奖

Talk 4：神经架构搜索与增强学习（Neural Architecture Search with Reinforcement Learning）

Talk 5：作为一种 Few-Shot Learning 的优化（Optimization as a Model for Few-Shot Learning）

海报2

「招聘」

全职记者、编译和活动运营

欢迎实习生

以及人工智能翻译社志愿者

详细信息请进入公众号点击「招聘」

或发邮件至 [email protected]