NeurIPS 2020上与【因果推理】相关论文(六篇论文)

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

近期,NeurIPS 2020快开会了,本文发现域自适应(Domain Adaptation)相关的接受paper很多,这块研究方向近几年一直很火,并且各个CV和NLP的域自适应任务也非常多。

据悉,EMNLP 2020共收到有效投稿3114篇,录用602篇长文和150篇短文。近期,所有Paper list 放出,也包括(Findings of EMNLP),因果推理及其应用相关的接受Pap

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。

NeurIPS-2020-no-regret-learning-dynamics-for-extensive-form-correlated-equilibrium-Paper

因果推理是解释性分析的强大建模工具,它可使当前的机器学习变得可解释。如何将因果推理与机器学习相结合,开发可解释人工智能(XAI)算法,是迈向人工智能2.0的关键步骤之一。为了将因果推理的知识带给机器学

本文整理了五篇KDD 2020 迁移学习(Transfer Learning)相关论文,供大家参考——对抗攻击、时序数据、半监督协同过滤、迁移集成学习、信息抽取

基于对抗攻击(Adversarial Attack)相关的接受paper不少,这几年比如 对抗攻击、基于图数据的对抗攻击、NLP、CV上的攻击防御等等一些列前沿的方法和应用受到了很多人的关注,也是当前

neurips_crawler 获取输入年份的所有NeurIPS论文。 该代码的灵感来自@benhamner的。 要使用此脚本,您应该首先设置一个虚拟环境,然后运行 pip install -r re

本文为大家整理了图神经网络相关的论文，这期小编继续为大家奉上KDD 2020必读的五篇图神经网络（GNN）相关论文-Part 2——多层次GCN、无监督预训练GCN、图Hash、GCN主题模型、采样。