ICML2020 1.zip

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英伟达人工智能应用团队的计算机科学家 Chip Huyen讲述机器学习产品生产部署流程关键要点，值得ML研究人员与工程师一起关注、学习。

近期的大量研究已经让我们看到了图神经网络模型（GNN）的强大潜力，很多研究团队都在不断改进和构建基础模块。但大多数研究使用的数据集都很小，如 Cora 和 TU。在这种情况下，即使是非图神经网络的性能

在ICML 2020上,我们发现基于因果推理(Causal Inference)相关的paper很多,因果推理,以及反事实等相关理论方法在CV、NLP都开始有相关的应用了,这个前沿的方法受到了很多人的

CVPR2020 论文(1),CVPR是IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition的缩写，即IEEE国际计算机视觉与模式识别会

我们发现基于元学习(Meta Learning)相关的paper也不少,元学习及其在不同场景的应用等等都是今年比较火的topic,受到了很多人的关注。

本文推荐几篇放到 ArXiv 上的 ICML 投稿文章，一窥 ICML2020中的 重要的几篇论文究竟在研究什么？这些论文来自牛津大学、上海交大、阿里巴巴、Facebook、伯克利、MIT、剑桥、微软

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“边缘化”是指人或事物从中心和主流位置向“非中心”、“非主流”方向移动。而本次报告指出，与主流思想相反的是，边缘化很重要，未来网络的“边缘化”将会成为行业大趋势。 报告指出了2020年边

强化学习(Reinforcement Learning, RL),又称再励学习、评价学习或增强学习,是机器学习的范式和方法论之一,用于描述和解决智能体(agent)在与环境的交互过程中通过学习策略以达