이 기사에서는 CVPR, ICLR, NeurIPS, ICML 및 ECCV와 같은 2022년 TOP 5 AI 컨퍼런스에서 최우수상을 수상한 뛰어난 논문을 발표하고자 합니다.

CVPR 2022 ( 컴퓨터 비전 및 패턴 인식 컨퍼런스)

어려운 최소 문제 해결 방법 배우기 — Petr Hruby, Timothy Duff, Anton Leykin, Tomas Pajdla

이중 셔터 광학 진동 감지 — Mark Sheinin, Dorian Chan, Matthew O'Toole, Srinivasa Narasimhan

EPro-PnP: 단안 물체 포즈 추정을 위한 일반화된 종단간 확률적 관점-n-점 — Hansheng Chen, Picao Wang, Fan Wang, Wei Tian, ​​Lu Xiong, Hao Li

Ref-NeRF: 신경 복사 필드에 대한 구조화된 보기 종속 모양 — Dor Verbin, Peter Hedman, Ben Mildenhall, Todd Zickler, Jonathan Barron, Pratul Srinivasan

ICLR 2022(학습 표현에 관한 국제 회의)

Analytic-DPM: 확산 확률 모델의 최적 역 분산에 대한 분석 추정 — Fan Bao, Chongxuan Li, Jun Zhu, Bo Zhang

Renyi Differential Privacy를 사용한 하이퍼파라미터 튜닝 — Nicolas Papernot, Thomas Steinke

Convolutional Neural Networks의 Learning Strides — Rachid Riad, Olivier Teboul, David Grangier, Neil Zeghidour

그래프 신경망의 표현력 및 근사 속성 — Floris Geerts, Juan L Reutter

의사 결정에 영향을 미치는 차이를 측정하여 분포 비교 — Shengjia Zhao, Abhishek Sinha, Yutong (Kelly) He, Aidan Perreault, Jiaming Song, Stefano Ermon

MSE 손실 하의 신경 붕괴: 중심 경로에 대한 근접성 및 역학 — XY Han, Vardan Papyan, David L. Donoho

Bootstrapped Meta-Learning — Sebastian Flennerhag, Yannick Schroecker, Tom Zahavy, Hado van Hasselt, David Silver, Satinder Singh

곡률을 통한 그래프의 오버 스쿼시 및 병목 현상 이해 — Jake Topping, Francesco Di Giovanni, Benjamin Paul Chamberlain, Xiaowen Dong, Michael M. Bronstein

구조화된 상태 공간으로 긴 시퀀스를 효율적으로 모델링 — Albert Gu, Karan Goel, Christopher Re

PiCO: 부분 레이블 학습을 위한 대조 레이블 명확화 - Haobo Wang, Ruixuan Xiao, Yixuan (Sharon) Li, Lei Feng, Gang Niu, Gang Chen, Junbo Zhao

NeurIPS 2022(신경정보처리시스템학회)

분포 외 감지를 학습할 수 있습니까? — Zhen Fang, Yixuan Li, Jie Lu, Jiahua Dong, Bo Han, Feng Liu

깊은 언어 이해를 갖춘 사실적인 텍스트-이미지 확산 모델 — Chitwan Saharia, William Chan, Saurabh Saxena, Lala Li, Jay Whang, Emily Denton, Seyed Kamyar Seyed Ghasemipour, Burcu Karagol Ayan, S. Sara Mahdavi, Raphael Gontijo-Lopes, 팀 살리만스, 조나단 호, 데이비드 J 플리트, 모하마드 노루지

확산 기반 생성 모델의 설계 공간 설명 — Tero Karras, Miika Aittala, Timo Aila, Samuli Laine

ProcTHOR: 절차적 생성을 사용하는 대규모 구현 AI — Matt Deitke, Eli VanderBilt, Alvaro Herrasti, Luca Weihs, Kiana Ehsani, Jordi Salvador, Winson Han, Eric Kolve, Aniruddha Kembhavi, Roozbeh Mottaghi

자연 언어 및 프로그램 추상화를 사용하여 기계에 인간 귀납적 편향 주입 — Sreejan Kumar, Carlos G Correa, Ishita Dasgupta, Raja Marjieh, Michael Hu, Robert D. Hawkins, Jonathan Cohen, Nathaniel Daw, Karthik R Narasimhan, Thomas L. Griffiths

문서 검색을 위한 신경 코퍼스 인덱서 — Yujing Wang, Yingyan Hou, Haonan Wang, Ziming Miao, Shibin Wu, Hao Sun, Qi Chen , Yuqing Xia, Chengmin Chi, Guoshuai Zhao, Zheng Liu, Xing Xie, Hao Sun, Weiwei Deng, 치 장, 마오 양

SGD에 대한 고차원 극한 정리: 효과적인 역학 및 임계 스케일링 — Gerard Ben Arous, Reza Gheissari, Aukosh Jagannath

Gradient Descent: The Ultimate Optimizer — Kartik Chandra, Audrey Xie, Jonathan Ragan-Kelley, Erik Meijer

리만 점수 기반 생성 모델링 — Valentin De Bortoli, Emile Mathieu, Michael John Hutchinson, James Thornton, Yee Whye Teh, Arnaud Doucet

불연속 스타인 연산자를 사용한 기울기 추정 — Jiaxin Shi, Yuhao Zhou, Jessica Hwang, Michalis Tittias, Lester Mackey

연산 최적화 대규모 언어 모델 훈련에 대한 경험적 분석 — Jordan Hoffmann, Sebastian Borgeaud, Arthur Mensch, Elena Buchatskaya, Trevor Cai, Eliza Rutherford, Diego de las Casas, Lisa Anne Hendricks, Johannes Welbl, Aidan Clark, Tom Hennigan, Eric Noland , 캐서린 밀리컨, 조지 반 덴 드리셰, 보그단 다목, 아우렐리아 가이, 사이먼 오신데로, 카렌 시모냔, 에리히 엘슨, 오리올 비냘스, 잭 윌리엄 레이, 로랑 시프레

신경 스케일링 법칙을 넘어서: 데이터 가지치기를 통한 멱법칙 스케일링 — Ben Sorscher, Robert Geirhos, Shashank Shekhar, Surya Ganguli, Ari S. Morcos

주문형 샘플링: 다중 분포에서 최적으로 학습 — Nika Haghtalab, Michael Jordan, Eric Zhao

LAION-5B: 차세대 이미지-텍스트 모델 교육을 위한 개방형 대규모 데이터 세트 — Christoph Schuhmann, Romain Beaumont, Richard Vencu, Cade W Gordon, Ross Wightman, Mehdi Cherti, Theo Coombes, Aarush Katta, Clayton Mullis, Mitchell Wortsman, 패트릭 슈라모프스키, 스리바차 R 쿤더시, 캐서린 크로슨, 루드비히 슈미트, 로버트 카츠마르치크, 제니아 지체프

MineDojo: 인터넷 규모 지식으로 개방형 구현 에이전트 구축 — Linxi Fan, Guanzhi Wang, Yunfan Jiang, Ajay Mandlekar, Yuncong Yang, Haoyi Zhu, Andrew Tang, De-An Huang, Yuke Zhu, Anima Anandkumar

ICML 2022(기계 학습에 관한 국제 회의)

안정적인 등각 예측 세트 — Eugene Ndiaye

공정성의 인과적 개념과 그 결과 — Hamed Nilforoshan, Johann Gaebler, Ravi Shroff, Sharad Goel

V-사용 가능한 정보로 데이터 세트 어려움 이해 — Kawin Ethayarajh, Yejin Choi, Swabha Swayamdipta

선형 동적 시스템의 학습 혼합 — Yanxi Chen, H. Vincent Poor

무료 개인정보 보호: Dataset Condensation이 개인정보 보호에 어떻게 도움이 됩니까? — Tian Dong, Bo Zhao, Lingjuan Lyu

G-Mixup: 그래프 분류를 위한 그래프 데이터 확대 — Xiaotian Han, Zhimeng Jiang, Ninghao Liu, Xia Hu

미분 가능한 시뮬레이터가 더 나은 정책 기울기를 제공합니까? — 서형주, Max Simchowitz, Kaiqing Zhang, Russ Tedrake

베이지안 모델 선택, 주변 가능성 및 일반화 — Sanae Lotfi, Pavel Izmailov, Gregory Benton, Micah Goldblum, Andrew Gordon Wilson

Spherically Constrained Least Squares Reformulation을 통한 Least Squares Loss로 Stackelberg 예측 게임 풀기 — Jiali Wang, Wen Huang, Rujun Jiang, Xudong Li, Alex L Wang

최대 상태 엔트로피 탐색에서 비마코비아성의 중요성 — Mirco Mutti, Riccardo De Santi, Marcello Restelli

인과 관계 식별을 위한 최소 비용 개입 설계 — Sina Akbari, Jalal Etesami, Negar Kiyavash

군주: 효율적이고 정확한 훈련을 위한 구조화된 매트릭스 표현 — Tri Dao, Beidi Chen, Nimit S Sohoni, Arjun Desai, Michael Poli, Jessica Grogan, Alexander Liu, Aniruddh Rao, Atri Rudra, Christopher Re

오프라인 강화 학습을 위해 적대적으로 훈련된 배우 비평가 — Ching-An Cheng, Tengyang Xie, Nan Jiang, Alekh Agarwal

적극적인 공정성 감사 — Tom Yan, Chichen Zhang

수백만 개의 예측 구조에서 역 접기 학습 — Chloe Hsu, Robert Verkuil, Jason Liu, Zeming Lin, Brian Hie, Tom Sercu, Adam Lerer, Alexander Rives

ECCV 2022(컴퓨터 비전에 관한 유럽 회의)

딥 러닝에서 부분 거리 상관의 다양한 용도 — Xingjian Zhen, Zihang Meng, Rudrasis Chakraborty, Vikas Singh

Pose-NDF: 신경 거리 필드로 인간 포즈 다양체 모델링 — Garvita Tiwari, Dimitrije Antic, Jan E. Lenssen, Nikolaos Sarafianos, Tony Tung, Gerard Pons-Moll

명시적 흐름 하에서 신경 암묵적 진화를 위한 수준 집합 이론 — Ishit Mehta, Manmohan Chandraker, Ravi Ramamoorthi

주요 AI 컨퍼런스에서 최우수 논문상을 수상한 모든 저자에게 축하를 전합니다!!!