NeurIPS 2022におけるGoogleの存在感

学会

1.NeurIPS 2022におけるGoogleの存在感まとめ

・11/27(日)-12/3(土)に今年最大の機械学習会議であるNeurIPS 2021が開催
・Googleは160を超える論文で強力な存在感を示し講演やワークショップも開催
・Accepted Papers 167、Tutorials 5、Workshops 50、Competitions 6

2.NeurIPS 2022とは?

以下、ai.googleblog.comより「Google at NeurIPS 2022」の意訳です。元記事の投稿は2022年11月28日、Cat Armatoさんによる投稿です。

アイキャッチ画像はstable diffusion 2.0で文字が描きやすくなっている気がするのでポスター風で頑張ってみたものの完全に正しい綴りにする事ができなかったNeurIPS 2022のポスター

今週、ロサンゼルスのニューオーリンズで開催される、今年最大の機械学習カンファレンスである第36回Neural Information Processing Systemsの年次総会(NeurIPS 2022)が始まりました。

NeurIPS 2022は、バーチャル参加者向けのオプションも用意されており、招待講演、デモ、最新の機械学習研究のプレゼンテーションが行われます。今年のNeurIPSでは、Spotlight Papersと呼ばれる新しいトラックも用意されており、従来は投稿資格がなかった一流誌で発表済みの論文にスポットライトを当てる機会が提供される予定です。

Googleは、本年度のNeurIPSのダイヤモンドレベルのスポンサーであることを誇りに思っており、175以上の論文が採択され、さらに多数の講演、ポスター、ワークショップ、チュートリアルを通じて、より広い学術研究コミュニティに貢献し、そこから学ぶという重要な存在感を示す予定です。私達の研究発表については、以下のリストをご覧ください。
(Googleの所属は太字でハイライトされています)

・・・

以下、とっても長いリスト

Organizing Committee 33
Keynote Speakers 2
Outstanding Paper Award 1
EXPO Day Workshops 2
Affinity Workshops 2
Workshops 50
Tutorials 5
Competitions 6
Spotlight Papers 9
Papers 167

以下がNeurIPS 2022で発表された論文で概要がwebbigdataで翻訳済のものです。

(1)Deep Hierarchical Planning from Pixels
Deep Hierarchical Planning from Pixels

(2)Multimodal Contrastive Learning with LIMoE: the Language-Image Mixture of Experts
LIMoE: Learning Multiple Modalities with One Sparse Mixture-of-Experts Model

(3)Solving Quantitative Reasoning Problems with Language Models
Minerva: Solving Quantitative Reasoning Problems with Language Models

(4)Towards Learning Universal Hyperparameter Optimizers with Transformers
OptFormer: Towards Universal Hyperparameter Optimization with Transformers

(5)Chain of Thought Prompting Elicits Reasoning in Large Language Models
Language Models Perform Reasoning via Chain of Thought

(6)Mixture-of-Experts with Expert Choice Routing
Mixture-of-Experts with Expert Choice Routing

(7)Multi-game Decision Transformers
Training Generalist Agents with Multi-Game Decision Transformers

(8)Reincarnating Reinforcement Learning: Reusing Prior Computation to Accelerate Progress
Beyond Tabula Rasa: Reincarnating Reinforcement Learning

(9)Confident Adaptive Language Modeling
Accelerating Text Generation with Confident Adaptive Language Modeling (CALM)

(10)Zero-shot Transfer Learning within a Heterogeneous Graph via Knowledge Transfer Networks
Teaching old labels new tricks in heterogeneous graphs

3.NeurIPS 2022におけるGoogleの存在感関連リンク

1)ai.googleblog.com
Google at NeurIPS 2022

2)nips.cc
NeurIPS | 2022

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