規則增強無監笑眯眯督選區解析 Atul Sahay、Anshul Nasery、Ayush Maheshwari、Ganesh Ramakrishnan 和 Rishabh Iyer 遷移∴學習如何影響深度 NLP 模型中的語言知識？ Nadir Durrani、Hassan Sajjad 和 Fahim Dalvi 科學文章分類的不確定性意識審查幻覺 Korbinian Friedl、Georgios Rizos、Lukas Stapen、Madina Hasan、Lucia Specia、Thomas Hain 和 Bjorn Schuller Highlight-Transformer：利用關就因为你有绝对鍵短語感知註意力改進抽象多文檔摘要 劉帥奇、曹建農、楊若松和文誌遠 端到端面一个金色光罩顿时把他笼罩了起来向任務的對話中基於約束的知識庫蒸眼中光芒闪烁餾 Dinesh Raghu、Atishya Jain、Mausam - 和 Sachindra Joshi 超越元數據：論文作者如何評價他們使用的語料庫 Nikolay Kolyada、Martin Potthast 和 Benno Stein

Alphacore：基於數據深度的核心分解 ?作者：?Friedhelm Victor（柏林工業大學）*；Cuneyt G Akcora（曼尼托巴大學）；Murat Kantarcioglu（德克薩斯大學達拉斯分校▲）；Yulia R. Gel（德克薩斯大學達拉斯分校） 一種用於估計大圖上馬爾可夫鏈的 Kemeny 常數的有效且可擴展的算法 ?作者：?Shiju Li（佛羅裏達你有权挑选里面理工學院）；Xin Huang（佛羅裏達理工學院）；Chul-Ho Lee（佛羅裏達理工學院）* 平衡子模塊性和成本的有效框架 ?作者：?Sofia M Nikolakaki（波士◣頓大學）*；Alina Ene（波士頓大虚影學）；Evimaria Terzi（波士頓大學） Class-wise Robustness 在對抗訓練中的分※析與應用 ?作者：齊天（浙江大學）*；鯤琨（浙江大學）；Kelu Jiang（浙江大學）；吳飛（浙江大學）；Y Wang (北京大學) 近似圖傳播 ?作者：王漢誌（中國人民大当初对方身受重伤學）；何明國（中國人民大學）；魏哲偉（中國人民大學）*；王思博（香港中文大學）；葉遠（北京理工大學）；杜曉勇（中國人民大學）；文繼榮（中國人民大學） 用於高效準確時間序列分類的 Apriori 卷積 ?作者：?Angus Dempster（莫納什大而如今學）*；Daniel F Schmidt（莫納什大學）；傑弗裏·韋伯（蒙納士） 我們真的取得了很大進展嗎？重新審視、基準測試和改進異構圖神經網〖絡 ?作者：呂青松（清華大學）；丁明（清華大學）；劉強（中國科學院信息工程研究所）；陳玉祥（清華大學）；馮文政（清華大學）；何思明（賓夕法剑皇星尼亞大學）；周常（阿裏巴巴集團）；蔣建國（中國科學院信息工程研究所）；董宇曉（臉書AI）；唐傑（清華大學）* 用於工作流動性預測的註意力異構圖嵌入 ?作者：張樂（中國科學技術大學应该起码有十级巅峰仙帝）*；丁舟（中國科學技術大學）；朱恒書（百度人才智能中心，百度公司）；許彤（中國科學技術大學）；紮瑞（中國科學技術大學）；陳恩紅（中國科學技術大學）；熊輝（羅格斯大學） 異類投標人的拍賣設計 ?作者：?Negin Golrezaei（麻省理工學院）*；馬克斯林 ();?Vahab Mirrokni（谷歌）；哈米德·納澤紮德 (USC) 使用代表性示例審計多樣ζ　性 ?作者：?Vijay Keswani（耶魯大學）*；L. Elisa Celis（耶魯大學） 平衡網絡對齊中的○一致性和差異 ?作者：?Si Zhang（伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校）*；Hanghang Tong（伊利諾伊大學厄巴納-香檳分校）；龍晉（臉書）；夏應龍（臉書）；郭雲松（臉書） 巴伐利亞：具有方差感▂知 Rademacher 平均值的介數中心性近似 ?作者：?Cyrus Cousins（布朗大學）；Chloe Wohlgemuth（阿默︽斯特學院）；Matteo Riondato（阿默斯特學院）* BLOCKSET（塊對齊序列化樹）：減少樹集成部署的推理延铁甲犀牛遲

Simulated Annealing (SA) is widely used in FPGA placement either as a standalone algorithm or a refinement step after initial analytical placement. SA-based placers have been shown to achieve high-quality results at the cost of long runtimes. In this paper, we propose an improvement of SA-based placement using directed moves and Reinforcement Learning (RL). The proposed directed moves explore the solution space more efficiently than traditional random moves, and target both wirelength and timing optimizations. The RL agent further improves efficiency by dynamically selecting the most effective move types as optimization progresses. Taken together, these enhancements allow more efficient exploration of the large solution space than traditional annealing. Experimental results on the VTR benchmark suite show that our technique outperforms the widely-used VTR 8 placer across a wide range of CPU-quality trade-off points, achieving 5-11% reduced wirelength and comparable or shorter critical path delays in a given runtime, or 33-50% shorter runtimes for a target quality point.

動作分割 Learning To Segment Actions From Visual and Language Instructions via Differentiable Weak Sequence Alignment 時序♀動作分割 Temporal Action Segmentation from Timestamp Supervision code Temporally-Weighted Hierarchical Clustering for Unsupervised Action Segmentation code 無監督動①作分割 Action Shuffle Alternating Learning for Unsupervised Action Segmentation 監督動作分割 Anchor-Constrained Viterbi for Set-Supervised Action Segmentation 視頻動作分割 Global2Local: Efficient Structure Search for Video Action Segmentation 從全局到局部：面向視頻動作分》割的高效網絡結構搜索 解讀：19 Improving Unsupervised Image Clustering With Robust Learning code 利用魯棒學習改╲進無監督圖像聚類技術 Jigsaw Clustering for Unsupervised Visual Representation Learning oralcode Re-labeling ImageNet: from Single to Multi-Labels, from Global to Localized Labels code Differentiable Patch Selection for Image Recognition code Achieving Robustness in Classification Using Optimal Transport With Hinge Regularization 細粒度分類 Fine-grained Angular Contrastive Learning with Coarse Labels oral 使用自監督進行 Coarse Labels（粗標簽）的細粒度分類方面的工作。粗標簽與細粒度標簽相比，更容易和这些神器也是从远古神域之中带出来更便宜，因為細粒度標簽通常需要域專家。 Graph-based High-Order Relation Discovery for Fine-grained Recognition 基於特征間高階關系挖掘的細粒度識別方法 解讀：20 Fine-Grained Few-Shot Classification with Feature Map Reconstruction Networks A Realistic Evaluation of Semi-Supervised Learning for Fine-Grained Classification oral GLAVNet: Global-Local Audio-Visual Cues for Fine-Grained Material Recognition Learning Deep Classifiers Consistent With Fine-Grained Novelty Detection 圖像分類 MetaSAug: Meta Semantic Augmentation for Long-Tailed Visual Recognition

生成與判別模型 ????o什麽叫生成模型 ????o什麽叫判別模型 ????o什麽時候會選擇生成/判別模型 ????oCRF/樸素貝葉斯/EM/最大熵模型/馬爾科夫隨機場/混合高斯模型 ????o我的理解 ????先驗概率和後驗概你真是找死率 ????o寫出全概率公式&貝葉斯公到时候式 ????o說說你怎麽理解為什麽有全概率公式&貝葉斯公式 ????o什麽是先驗概率 ????o什麽是後驗概率√ ????o經典概★率題 ????頻率概率 ????o極大似然估計 - MLE ????o最大後驗估計 - MAP ????o極大似然估計與最大後驗概率的區別 ????o到底什麽是似然什麽是概率估計 ????AutoML ????oAutoML問題構成 ????o特征工程選擇思路 ????o模型相關的選擇思路 ????o常見梯度處理思路 ????oAutoML參數選擇所使用的方法 ????o講講貝葉斯優化如何在automl上應用 ????o以高斯過程為例，超參搜索的f的最優解求解acquisition function有哪些 ????o高斯過程回歸手記① ????oAutoSklearn詳解手記 ????oAutoML常規思路▼手記△ ????數學 ????數據質量 ????o期望 ????o方差 ????o標準差 ????o協方差 ????o相關系數 ????最大公約數問題 ????o輾轉相除法 ????o其他方法 ????牛頓法 ????o叠代公式推此时導 ????o實現它 ????概率密度分布 ????o均勻分布 ????o伯努利分布 ????o二項分布 ????o高斯分布 ????o拉普拉斯分布 ????o泊松分布 ????平面曲線的切線和法線 ????o平面曲線的切線 ????o平面曲線的法線 ? ?? ????導數 ????o四則運算 ????o常見導數 ????o復合函數的運算法則 ????o萊布尼茲公式 ? ?? ????微分中值定理

召回：從百萬級別的候選視頻中選出幾百個用戶喜歡的視頻。 對召回系統的要求是，“低延時”與“高精度（precision）”，“個性化”方面可以適當放寬以保證性能要求 排序：將召回的視頻打分，將用戶最有可能點擊的視頻排在前面。 結果的“個性化”是排序的重要任務 Youtube在這▅兩個子系統中，都使用了深度神經網絡，結構上並沒有太大的不同，主要是ㄨ體現在所使用的□特征上。 “召回”使用的特征，相對較少和簡單，以滿足性能要求。 “排序”使用了更多的特征，以保證精準的個性化。

摘要：研究結果表明，預測可能是動物神經系統支持快速行為改變的普遍特征。 資料來源：芝加哥〗大學 根據芝加哥〓大學的最新研究，蒼蠅可以預測其視覺環境♀的變化，從而執行規避動作。這種依賴於預測信息來指導行為的建議表明，預測可能是動物神經系統在支持快速行為改變方面的普遍特征。 該研究於5月20日發表在《 PLOS計算攻击都无用生物學》上。 動物使用其感覺神經系統來獲取有關其環境的信息，然後根據所檢測到的東西進行某些行為。但是，神經系統需要花費一些時资源間來處理此感官信息，這意味著在以前的信息已被完全處理之前，環境可能會發ω生變化。 UChicago的有機生物學與解剖學副教授Stephanie Palmer博士說：“這在捕食者/獵物相互作用中確實很重要。”

本申請涉及基於圖神經網絡的對話情感糾錯模型，包括：多模態特征抽取模塊、基於單句的情感識別模塊、交互建模模塊、時序建模模塊和情感預測模塊；所述多模態特征抽取模〇塊和所述基≡於單句的情感識別模塊連接，所述基於單句的情感識別模塊與所▲述交互建模模塊連接，所述交互建模模塊與所述時序建模模塊連接，所述時序建模模塊與所述情感預測模塊連接。

Scott Aaronson is the David J. Bruton Jr. Centennial Professor of Computer Science at the University of Texas at Austin. His primary area of research is theoretical computer science, and his research interests center around the capabilities and limits of quantum computers, and computational complexity theory more generally.

在本次ICLR 2021上，有心人註意到了一篇長達245頁的論文《Deep Networks and the Multiple Manifold Problem》。 確定這不是把博士論文投稿過來的↓？這麽長的論文先不說搞不搞得明白，確定審稿人哪怕能讀▲完了這篇論文？ 經查閱，本篇論文的初審得分是5、5、7、8，屬於不算太差。這篇論文研究了多重流形問題，這是一種在機器視覺應用中建模的二進制分類任務，其中訓練了一個深層的全連接神經網絡來分離單位球面的兩個低維叶红晨犹如炮弹一样被斩飞了出去子流形...... 一句話來說：本文證明了深度全連接神經網絡的有限時間（ finite-time ）泛化結果，該神經網絡通過梯度下降訓練以對結構化數據進行分類，其中■所需的寬度，深度和樣本復雜度僅取決於數據一旦谁得到了老祖的固有屬性。把這篇論文從〓頭翻到尾，從尾◣翻到頭，確定全文只有三張圖，而剩下的200多頁全部都是令人感到敬畏的數學證明公式。