圖機器學習大牛齊搞事,要成立一個專門的學術會議!首次線上舉辦,目前已開放投稿
評審還有獎金拿
蕭簫 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI
圖機器學習大牛們,最近突然都在轉發(fā)一個機器學習會議的動向。
無論是圖注意力網絡一作Petar Veli?kovi?:
還是幾何深度學習提出者Michael Bronstein:
都在關注這個機器學習會議,其中Bronstein還特意寫了個博客號召大家參加。
這是怎么回事?
原來,大牛們準備搞個專屬于圖&幾何機器學習的學術會議了。
會議名叫Learning on Graphs Conference(LoG),區(qū)別于NeurIPS,ICML和ICLR等學術會議,這個新舉辦的會議接收的投稿都與圖&幾何機器學習相關。
也就是說,有很多在NeurIPS,ICML和ICLR上面討論不到的細分圖&幾何ML領域,在LoG上都可以進行討論,還能得到各個圖機器學習大牛的指導。
所以,這個會議究竟有哪些大牛參與,討論哪些方向的主題,參與形式又是什么?
一起來看看。
LoG是一個怎樣的會議?
事實上,這次會議基本“集齊”了國內外有名的圖&幾何機器學習大牛。
例如graph2vec和GraphSAGE的作者Jure Leskovec、機器學習元老Michael Jordan弟子Stefanie Jegalka,以及在小分子藥物領域涉獵廣泛的唐建,還有清華大學教授唐杰等,都會參與此次會議。
因此,任何與圖&幾何機器學習相關的主題,都能放到這次學術會議上討論。
例如,與圖機器學習相關的包括分子發(fā)現、物理科學、推薦系統(tǒng)、計算機視覺、自然語言處理等應用領域,以及圖神經網絡架構、和圖生成模型等理論方向,都在這次會議的討論范疇之內。
偏工業(yè)和落地應用的也可以,如計算化學、交通網絡、社交網絡、推薦系統(tǒng)或醫(yī)療保健等。
Michael Bronstein認為,理論上圖機器學習的所有子領域,都可以在這次會議上被討論,這樣才有可能碰撞出新的靈感火花。
首次線上舉行,評審還有獎金
今年是LoG會議舉辦的第一年,這次會議將以線上的形式召開。
因此,任何人都能通過網絡參與這次會議,得到大牛們的指點。
具體到投稿上,這次論文也將采用開放評審(Open Review)的方式進行,目前也在召集合適的論文評審,并有機會獲得每人1500美元的獎勵。
從官網顯示時間來看,到9月前都還有機會準備論文。
第一屆LoG會議,則將在12月進行召開。
對圖&幾何機器學習有研究的小伙伴,可以考慮開始準備&投稿了~
會議投稿地址&評審報名:
https://logconference.github.io/
參考鏈接:
[1]https://medium.com/@michael-bronstein/announcing-the-learning-on-graphs-conference-c63caed7347
[2]https://twitter.com/PetarV_93/status/1514954210806280193
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