Các nhà tổ chức của Hội nghị học máy quốc tế (ICML) lần thứ 37 đã công bố các giải thưởng nghiên cứu xuất sắc nhất liên quan đến lĩnh vực này trong năm nay. Đây được coi là sự bảo chứng uy tín nhất đối với các nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm trong lĩnh vực học máy toàn cầu.
Hội nghị năm nay đã công bố 1.088 nghiên cứu trong tổng số 4.990 nghiên cứu được gửi tới trên toàn thế giới. Tỷ lệ chấp nhận 21,8%, thấp hơn so với năm 2019 là 22,6%. Năm nay cũng là năm ghi nhận số lượng đăng ký nghiên cứu vượt trội so với các năm trước (3.424 nghiên cứu được gửi tới vào năm ngoái).
Dưới đây là danh sách các nghiên cứu xuất sắc nhất được vinh danh:
1/ Bộ học của các yếu tố đối xứng (On Learning Sets of Symmetric Elements)
Nhóm tác giả: Haggai Maron, Or Litany, Gal Chechik, Ethan Fetaya
Viện nghiên cứu NVIDIA, Đại học Stanford, Đại học Bar Ilan
2/ Thuật toán Proximal Plug-and-Play không điều chỉnh cho hình ảnh nghịch đảo (Tuning-free Plug-and-Play Proximal Algorithm for Inverse Imaging Problems)
Nhóm tác giả: Kaixuan Wei, Angelica Aviles-Rivero, Jingwei Liang, Ying Fu, Carola-Bibiane Schönlieb, Hua Huang
Viện Công nghệ Bắc Kinh, Đại học Cambridge
3/ Các chức năng lấy mẫu hiệu quả từ các quy trình sau của Gaussian (Efficiently sampling functions from Gaussian process posteriors)
Nhóm tác giả: James Wilson, Slava Borovitskiy, Alexander Terenin, Peter Mostowsky, Marc Deisenroth
Đại học Hoàng gia Luân Đôn, Đại học Quốc gia St. Petersburg, Khoa St. Petersburg của Viện toán học Steklov thuộc Viện Hàn lâm Khoa học Nga, Đại học College London
4/ Tiền khởi tạo từ Pixels (Generative Pretraining from Pixels)
Nhóm tác giả: Mark Chen, Alec Radford, Rewon Child, Jeffrey K Wu, Heewoo Jun, David Luan, Ilya Sutskever
Viện OpenAI
Tìm hiểu thêm về các nghiên cứu
tại đây.
Hương Giang biên dịch
