6篇杰出论文，普林斯顿荣膺时间检验奖，NeurIPS 2021奖项出炉

tatistical Precipice

笔记：Rishabh Agarwal、Max Schwarzer、Pablo Samuel Castro、Aaron Courville、Marc G. Bellemare 管理机构：百度、魁北克私立大学 专著转给者：

获荣誉奖理应：科学知识进步正因如此对原理来进行严格比较。本文明确提出了切实可行的原理来提高广度增强进修数值比较的严谨性。该专著忽视，在多项战斗任务和多次接入中但会该系统性报告广度增强进修结果的标准原理或许使得评核新数值和先此前数值应该恰当或机动性应该提高更为困未足，该系统性者通过实证实例指明了这一点。该该系统性明确提出的机动性概要借以通过每个战斗任务的少量接入来进行算出，这对于算出资源有限的试验室来说是应该的。

获荣誉奖专著 4：MAUVE: Measuring the Gap Between Neural Text and Human Text using Divergence Frontiers

笔记：Krishna Pillutla、Swabha Swayamdipta、Rowan Zellers、John Thickstun、Sean Welleck、Yejin Choi、 Zaid Harchaoui 管理机构：明尼苏达私立大学 、史密斯认知科学该系统性院、斯坦福私立大学 专著转给者：

获荣誉奖理应：该专著明确提出了一种比较三维转转化成成句法地理分布与生物转转化成成句法地理分布的散度内积原理 MAUVE。MAUVE 用作被比较的两个句法的量转化成缓冲的（较硬）KL 散度测量的年中但会族人，这种内积原理的其本质是对内积年中但会族人的内置，借以捕获 I 类 error（转转化成成不切实际的句法）和 II 类 error（不捕获所有或许的生物句法）。该该系统性通过试验表明，与之此前的散度指标相比之下，MAUVE 可以识别三维转转化成成句法的已知方式在，并且与生物辨别的相关性愈发好。该原理将给开放端句法转转化成成带来关键影响。

获荣誉奖专著 5：A Continuized View on Nesterov Acceleration for Stochastic Gradient Descent and Randomized Gossip

笔记：Mathieu Even、Raphaël Berthier、Francis Bach、Nicolas Flammarion、Pierre Gaillard、Hadrien Hendrikx、Laurent Massoulié、Adrien Taylor 管理机构：安特卫普科学知识绘画人文私立大学、洛桑联邦理工学院等 专著转给者：

获荣誉奖理应：该专著明确提出了 Nesterov 较慢局部原理的「年中但会」旧版本，其中但会两个独立的矢量数据类型在年中但会等待时间内联合行动，这种原理很像用作微分方程理求较慢的原理，多种不同的是用作局部愈发新起因在泊松点更进一步同意的随机等待时间。这种更进一步主导了一种（随机转化成）线性等待时间原理：（1）与 Nesterov 原理兼具相同的较慢不动点性；(2) 给予为了让年中但会等待时间数值来进行的准确光亮的该系统性，比之此前对较慢局部原理的该系统性愈发容易理求；(3) 避免了年中但会等待时间更进一步线性转化成的额外错误，这与之此前用作年中但会等待时间更进一步理求较慢原理的几种尝试形成巨大变转化成。

获荣誉奖专著 6：Moser Flow: Divergence-based Generative Modeling on Manifolds

笔记：Noam Rozen、Aditya Grover、Maximilian Nickel、Yaron Lipman 管理机构：魏茨兹科学知识该系统性所、Meta（Facebook）AI、布朗私立大学 专著转给者：

获荣誉奖理应：本文明确提出了一种在黎兹流形上体能训练年中但会归一转化成流 (CNF) 转转化成成三维的原理。该该系统性主要是为了让 Moser (1965) 的结果，该结果用作兼具几何规律性持续性下的受限 ODE 类来表征 CNF 的求，并用作最大限度密度函数的散度明确界定。该该系统性明确提出的 Moser Flow 原理用作这种求的定义发展了一种基于数值转化成最大限度密度估计的 CNF 原理。试验表明，与之此前的 CNF 文书工作相比之下，该该系统性的原理体能训练等待时间愈发快，验证机动性愈发亮眼。愈发普遍地，这种为了让几何规律性持续性下来规避反向扩散体能训练的定义或许但会惹来该系统性者愈发广泛的兴趣。

等待时间验证荣誉奖

NeurIPS 2021 等待时间验证荣誉奖获颁了专著《Online Learning for Latent Dirichlet Allocation》。

这篇专著发表于 2010 年，专著笔记是当时来自普林斯顿私立大学的 Matthew D. Hoffman、Did M. Blei 和英国政府国家讯息与自动转化成该系统性所的 Francis Bach。

专著转给者：

该专著明确提出了一种基于随机变分局部的废话更进一步，用作在非常大的句法样本挖掘上体能训练 LDA 三维。该专著通过假说证明了了体能训练更进一步不动点到渐进最优。令人懊恼的是，这种简便的随机局部愈发新对应于证据下基本要素（ELBO）最大限度的随机自然局部。在试验层面，该专著首次表明 LDA 可以轻松地在数十万个文档的句法样本挖掘上来进行体能训练，使其视为求决「大样本」关键问题的评介。这个想法在 ML 新社区诱发了很大的影响，因为它为愈发通用的随机局部变分废话更进一步给予了基础性。在这篇专著如此一来次，就不必即可如此一来用作非常简单的批体能训练更进一步来进行变分废话了。

专著一作 Matthew D. Hoffman

样本集和相对于 Track 最佳专著荣誉奖

上周 NeurIPS 推出了在此如此一来次荣誉，即样本集和相对于 Track 最佳专著荣誉奖 ，以表彰一个中但会心样本文书工作的该系统性。上周有两篇专著给予了该荣誉，分别由布朗私立大学、斯坦福私立大学的该系统性者摘得。

获荣誉奖专著 1：Reduced, Reused and Recycled: The Life of a Dataset in Machine Learning Research

笔记：Bernard Koch、Emily Denton、Alex Hanna、Jacob Gates Foster 管理机构：布朗私立大学、百度该系统性院 专著转给者：

获荣誉奖理应：本文该系统性了数千篇专著并该系统性了多种不同机器进修叔父新社区中但会样本集用作的雏形，以及样本集采集和创建者中间的相互作用。该该系统性发现在大多数新社区中但会，随着等待时间的推移，样本集的用作持续性起因了雏形，这些样本集来自少数管理机构。这种雏形是有关键问题的，因为相对于泛转化成但会变差，放大样本集来源中但会假定的偏见，并且该系统性基本要素愈发未足给与在此如此一来次样本集。这对整个机器进修新社区来说必即可提高警惕，让该系统性者愈发加反思地来思考哪些样本集可用作相对于验证，并让该系统性者愈发加重视创建者在此如此一来次、愈发多样转化成的样本集。

获荣誉奖专著 2： ATOM3D: Tasks On Molecules in Three Dimensions

笔记：Raphael John Lamarre Townshend、Martin Vögele、Patricia Adriana Suriana、Alexander Derry、Alexander Powers、Yianni Laloudakis、Sidhika Balachandar、Bowen Jing、Brandon M. Anderson, Stephan Eismann、Risi Kondor、Russ Altman、Ron O. Dror 管理机构：斯坦福私立大学 专著转给者：

获荣誉奖理应：本文介绍了一组相对于样本集，其中但会包含小分叔父、生命体聚合物的 3D 坚称，涵盖单分叔父结构预见和生命体分叔父中间的相互作用以及分叔父功能和其设计工程战斗任务。此外，该该系统性还将 3D 三维简便而庞大的实现与兼具 1D 或 2D 坚称的 SOTA 三维来进行相对于验证，调查结果该样本集在低维对应物层面兼具愈发好的机动性。这项文书工作给予了如何为formula_战斗任务选择和其设计三维的关键见求。该该系统性不仅给予了相对于样本集，还给予了基线三维和OpenBSD工具来为了让这些样本集和三维，大大降低了机器进修人员转至算出生命体学和分叔父其设计的门槛。

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