不仅是白金赞助商，谷歌更是ICML 2017 的重量级参与者（附59篇收录论文下载）

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雷锋的人工智能技术评论:2017年国际机器学习领域的顶级会议已经开始，雷锋的新闻发布会带来了全面的会议报道。

在以前的文章中，雷锋。(公开号码:雷锋。《人工智能科技评论》介绍说，谷歌的名字出现在icml收录的44篇论文中，这表明谷歌在机器学习领域的投资和成就可见一斑。今天，谷歌正式给出了自己的论文列表，有42篇论文由谷歌签署，其中4篇在几个研讨会上。根据我们两天前的报道，有多达25篇论文署名为deepmind。此外，还有65篇来自谷歌的论文(其中两篇由谷歌和deepmind联合完成)，约占icml 2017所有论文的七分之一。这个数字太大了，以至于人们有点害怕。

谷歌在文章中表示，机器学习是谷歌的关键战略之一，他们有非常活跃的研究团队在该领域的各个方面进行研究，包括深度学习和更传统的算法，同时强调理论和应用探索。谷歌研究人员使用可扩展的工具和架构为他们构建各种机器学习系统，以解决语言、发音、翻译、音乐、视觉处理等方面的科学和工程难题。

作为机器学习领域的领导者之一，谷歌不仅是今年icml 2017的白金赞助商，而且实际上已经取得了许多研究成果(具体体现在收到的42篇论文中)。还有多达130名研究人员参加会议，展示论文和组织研讨会，渴望与整个机器学习家族有更多的交流和合作。

除了论文和研讨会之外，谷歌研究人员还将解释和展示一些新的研究成果，比如介绍刻面背后的技术、音频生成神经网络nsynth，以及关于谷歌大脑培训项目的问答活动。

谷歌在文章中给出了自己的42篇论文列表，感兴趣的读者可以详细关注。软件包下载地址见文章末尾

估计离散分布对称性质的统一最大似然方法

用卷积网络加速欧拉流体模拟

adanet:人工神经网络的自适应结构学习

自适应特征选择:rip下计算高效的在线稀疏线性回归

算法？p低秩近似

深层网络的公理化属性

弥合基于价值和政策的强化学习之间的差距

终身学习:强化学习方法研讨会论文，8月10日，研讨会时间

有覆盖树木的树冠快速取样

使用辅助分类器gans的条件图像合成

一致k-聚类

深层价值网络学会评估和反复改进结构化输出

用dbscan估计流形上的密度水平集

具有强化学习的设备布局优化

具有神经库的可微程序

有限通信下的分布均值估计

过滤可变目标

深度结构预测研讨会论文，8月11日，研讨会时间

使用序列到序列模型生成高质量和信息丰富的对话响应

关于学习生成自然语言的论文研讨会，8月10日，研讨会时间

基于随机矩阵理论的神经网络损失面几何

高维稀疏输出的梯度增强决策树

输入切换仿射网络:为可解释性设计的rnn结构

图像分类器的大规模进化

潜在lstm分配:序列数据的联合聚类和非线性动态建模

学习了可扩展和概括的优化器

用马尔可夫链蒙特卡罗方法学习深层潜在高斯模型

通过分层预测学习生成长期未来

噪声比较下的最大选择和排序

用wavenet自动编码器进行音符的神经音频合成

谷歌和深度思维合作论文

量子化学的神经信息传递

谷歌和深度思维合作论文

具有强化学习的神经优化搜索

深层神经网络的表达能力

在线和线性时间注意，通过强制单调对齐

亚线性时间中的概率亚模最大化

钢筋:低方差

离散潜变量模型的无偏梯度估计

深度结构预测研讨会论文，8月11日，研讨会时间

强大的对抗性强化学习

robustfill:噪声io下的神经程序学习

序列导师:用kl控制对序列生成模型进行保守微调

尖锐的极小值可以推广到深网

随机生成哈希

近似carathé odory和更远的严格界限

核密度估计的一致收敛速度

变分助推:迭代改进后验近似

多任务深度强化学习的零触发任务泛化

viagoogle研究博客

42谷歌签名论文+17深度思维签名演讲论文打包下载链接:

Pan.baidu/s/1jifyzqu密码:t74m

雷技术解说员也参加了在icml的会议活动。请继续关注更多报道。

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