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NIPS 2018 | 接收論文情況盤(pán)點(diǎn):谷歌一騎絕塵,微軟朱澤園中四篇一作

2018-09-15

NIPS大會(huì)接收論文哪家強(qiáng)?本文對(duì)今年的NIPS 會(huì)議論文接收情況進(jìn)行了梳理。


9 月 4 日,人工智能頂級(jí)會(huì)議 NIPS 2018 開(kāi)放注冊(cè),結(jié)果 11 分鐘大會(huì)門(mén)票就被搶光,這次事件引發(fā)了人們的關(guān)注。與此同時(shí),大會(huì)官方也郵件通知了投稿者論文接收結(jié)果。據(jù)了解,NIPS 2018 共收到 4856 篇投稿,創(chuàng)歷史最高記錄,最終錄取了 1011 篇論文,其中 Spotlight 168 篇 (3.5%),oral 論文 30 篇 (0.6%)。


(非官方)論文列表地址:https://gaxler.github.io/nips18/


近日,網(wǎng)友 @ link_pad 對(duì) NIPS 2018 大會(huì)放出的接收論文進(jìn)行了分析。哪家公司、哪所學(xué)校的被接收論文最多?哪個(gè)作者成為了本次大會(huì)中論文數(shù)量的贏家?本文帶你一探究竟。


業(yè)界


谷歌在人工智能方面的研究可謂一騎絕塵,它在 NIPS 2018 上的接收論文數(shù)量為 107 篇,竟占到了大會(huì)所有接收論文數(shù)量的 10.5%。這一數(shù)量相比去年的 60 篇又有了很大提升,看來(lái)其他公司目前還難以撼動(dòng)它的位置。在谷歌之后是微軟和 DeepMind,它們各自的貢獻(xiàn)不到谷歌的一半。另一方面,騰訊 AI Lab 有 17 篇論文入選,CMU 邢波教授的創(chuàng)業(yè)公司 Petuum 也有 8 篇論文入選。

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學(xué)界


去年,卡耐基梅隆大學(xué)(CMU)曾以 48 篇論文成為了學(xué)界第一名,今年的前三位學(xué)校沒(méi)變,順序卻有了變化:麻省理工學(xué)院(MIT)以 68 篇論文成為了學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)的 NIPS 2018 接收論文數(shù)量第一名,緊隨其后的是斯坦福大學(xué)和 CMU。在國(guó)內(nèi)大學(xué)中,清華大學(xué)有 21 篇論文入選,排名第十位。

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教授與科學(xué)家


在個(gè)人統(tǒng)計(jì)中,幾位著名學(xué)者占據(jù)了論文作者的前列。其中,來(lái)自 MIT 的腦科學(xué)和認(rèn)知科學(xué)教授 Josh Tenenbaum 以 10 篇論文的數(shù)量成為第一。來(lái)自 UC Berkeley 的機(jī)器學(xué)習(xí)泰斗 Michael Jordan、UC Berkeley 教授 Sergey Levine,以及 CMU 教授邢波緊隨其后,他們均有 8 篇論文入選。

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如果只看第一作者的話(huà),排名第一的是微軟的研究科學(xué)家朱澤園(Zeyuan Allen-Zhu),他作為第一作者所投的 6 篇論文中有 4 篇入選了本屆 NIPS 大會(huì),可謂高產(chǎn)。此外,南京大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系副教授張利軍共有3篇論文被本次大會(huì)接收,其中作為一作的論文有2篇。


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朱澤園博士 2015 年畢業(yè)于 MIT,本科畢業(yè)于清華大學(xué)(數(shù)學(xué)和物理學(xué)位)。他曾在普林斯頓大學(xué)攻讀博士后,并于 2017 年加入微軟,成為 Redmond 機(jī)器學(xué)習(xí)和優(yōu)化研究組的成員。


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朱澤園博士致力于機(jī)器學(xué)習(xí)和優(yōu)化的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)研究,并將其應(yīng)用于深度學(xué)習(xí)、理論計(jì)算機(jī)科學(xué)、運(yùn)籌學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)當(dāng)中。


更「嚴(yán)格」的篩選


如果把被接收論文機(jī)構(gòu)排名的標(biāo)準(zhǔn)設(shè)置為「僅看第一作者」,谷歌仍然是所有公司中的第一名,而谷歌旗下的 DeepMind 則位列第二。


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此外,只看第一作者時(shí),斯坦福大學(xué)成為了學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)的第一名,清華大學(xué)有 17 篇論文,排名第 7,而香港中文大學(xué)(CUHK)有 11 篇論文。


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有關(guān)去年 NIPS 2017 大會(huì)的統(tǒng)計(jì)分析,請(qǐng)參閱:《剛剛結(jié)束的 AI 盛會(huì) NIPS 2017 上,你需要知道的所有細(xì)節(jié) 》


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