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图机器学习大牛齐搞事,要成立一个专门的学术会议线上举办,评审还有奖金

发布时间:2022-04-16 19:15:33 文章来源:未来智讯    
导读:萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 图机器学习大牛们,最近突然都在转发一个机器学习会议的动向。 无论是图注意力网络一作Petar Veli kovi : 还是几何深度学习提出者Michael Bronstein: 都在关注这个机器学习会议,其中Bronstein还特意写了个博客号...光影T7小型投影仪家用wifi无线迷你手机同屏微型家庭影院激光投影机1080p高清便携式安卓智能3D智能白天电视1899更多热卖
      萧箫 发自 凹非寺
      量子位 | 公众号 QbitAI
      图机器学习大牛们,最近突然都在转发一个机器学习会议的动向。
      无论是图注意力网络一作Petar Veli kovi :
      
      还是几何深度学习提出者Michael Bronstein:
      
      都在关注这个机器学习会议,其中Bronstein还特意写了个博客号召大家参加。
      这是怎么回事?
      原来,大牛们准备搞个专属于图&几何机器学习的学术会议了。
      会议名叫Learning on Graphs Conference(LoG),区别于NeurIPS,ICML和ICLR等学术会议,这个新举办的会议接收的投稿都与图&几何机器学习相关。
      
      也就是说,有很多在NeurIPS,ICML和ICLR上面讨论不到的细分图&几何ML领域,在LoG上都可以进行讨论,还能得到各个图机器学习大牛的指导。
      所以,这个会议究竟有哪些大牛参与,讨论哪些方向的主题,参与形式又是什么?
      一起来看看。
      LoG是一个怎样的会议?
      事实上,这次会议基本“集齐”了国内外有名的图&几何机器学习大牛。
      例如graph2vec和GraphSAGE的作者Jure Leskovec、机器学习元老Michael Jordan弟子Stefanie Jegalka,以及在小分子药物领域涉猎广泛的唐建,还有清华大学教授唐杰等,都会参与此次会议。
      
      因此,任何与图&几何机器学习相关的主题,都能放到这次学术会议上讨论。
      例如,与图机器学习相关的包括分子发现、物理科学、推荐系统、计算机视觉、自然语言处理等应用领域,以及图神经网络架构、和图生成模型等理论方向,都在这次会议的讨论范畴之内。
      偏工业和落地应用的也可以,如计算化学、交通网络、社交网络、推荐系统或医疗保健等。
      Michael Bronstein认为,理论上图机器学习的所有子领域,都可以在这次会议上被讨论,这样才有可能碰撞出新的灵感火花。
      首次线上举行,评审还有奖金
      今年是LoG会议举办的第一年,这次会议将以线上的形式召开。
      因此,任何人都能通过网络参与这次会议,得到大牛们的指点。
      具体到投稿上,这次论文也将采用开放评审(Open Review)的方式进行,目前也在召集合适的论文评审,并有机会获得每人1500美元的奖励。
      从官网显示时间来看,到9月前都还有机会准备论文。
      
      第一届LoG会议,则将在12月进行召开。
      对图&几何机器学习有研究的小伙伴,可以考虑开始准备&投稿了~
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