Conferência sobre Sistemas de Processamento de Informação Neural - Conference on Neural Information Processing Systems

Para outros usos, consulte NIPS .
Conferência sobre Sistemas de Processamento de Informação Neural
Logotipo para Conferência sobre Sistemas de Processamento de Informação Neurals.svg
Abreviação NeurIPS (anteriormente NIPS)
Disciplina Aprendizado de máquina , estatística , inteligência artificial , neurociência computacional
Detalhes de publicação
História 1987 – presente
Frequência Anual
Local na rede Internet neurips .cc

A Conferência e Workshop sobre Sistemas de Processamento de Informação Neural (abreviado como NeurIPS e anteriormente NIPS ) é uma conferência de aprendizado de máquina e neurociência computacional realizada todo mês de dezembro. A conferência é atualmente um encontro de dupla via (single-track até 2015) que inclui palestras convidadas, bem como apresentações orais e pôsteres de trabalhos arbitrados, seguidas de workshops em paralelo que até 2013 foram realizados em estações de esqui.

História

Parte de uma série sobre
Aprendizado de máquina
e mineração de dados
Multi-Layer Neural Network-Vector-Blank.svg
Problemas
Aprendizagem supervisionada
( classificação  • regressão )
Clustering
Redução de dimensionalidade
Previsão estruturada
Detecção de anomalia
Rede neural artificial
Aprendizagem por reforço
Teoria
Locais de aprendizado de máquina
Artigos relacionados

O encontro NeurIPS foi proposto pela primeira vez em 1986 como NIPS no Encontro Snowbird anual somente para convidados sobre Redes Neurais para Computação, organizado pelo Instituto de Tecnologia da Califórnia e Laboratórios Bell . O NIPS foi projetado como uma reunião interdisciplinar aberta complementar para pesquisadores que exploram Redes Neurais biológicas e artificiais . Refletindo essa abordagem multidisciplinar, o NIPS começou em 1987 com o teórico da informação Ed Posner como presidente da conferência e o teórico da aprendizagem Yaser Abu-Mostafa como presidente do programa. A pesquisa apresentada nas primeiras reuniões do NIPS incluiu uma ampla gama de tópicos, desde esforços para resolver problemas puramente de engenharia até o uso de modelos de computador como uma ferramenta para entender os sistemas nervosos biológicos. Desde então, as correntes de pesquisa de sistemas biológicos e artificiais divergiram, e os procedimentos recentes do NeurIPS foram dominados por artigos sobre aprendizado de máquina , inteligência artificial e estatística .

De 1987 a 2000, o NIPS foi realizado em Denver , Estados Unidos. Desde então, a conferência foi realizada em Vancouver , Canadá (2001-2010), Granada , Espanha (2011) e Lake Tahoe , Estados Unidos (2012-2013). Em 2014 e 2015, a conferência foi realizada em Montreal , Canadá, em Barcelona, ​​Espanha em 2016, em Long Beach, Estados Unidos em 2017, em Montreal, Canadá em 2018 e Vancouver, Canadá em 2019. Refletindo suas origens em Snowbird, Utah , o encontro foi acompanhado por workshops organizados em uma estação de esqui próxima até 2013, quando superou as estações de esqui.

A primeira Conferência NeurIPS foi patrocinada pelo IEEE . As seguintes conferências NeurIPS foram organizadas pela Fundação NeurIPS, estabelecida por Ed Posner . Terrence Sejnowski é o presidente da Fundação NeurIPS desde a morte de Posner em 1993. O conselho diretor consiste de presidentes gerais anteriores da Conferência NeurIPS.

O primeiro anais foi publicado em forma de livro pelo American Institute of Physics em 1987, e foi intitulado Neural Information Processing Systems , então os anais das seguintes conferências foram publicados por Morgan Kaufmann (1988–1993), MIT Press (1994–2004 ) e Curran Associates (2005-presente) com o nome Advances in Neural Information Processing Systems .

A conferência foi originalmente abreviada como "NIPS". Em 2018, alguns comentaristas criticavam a abreviatura por encorajar o sexismo devido à sua associação com a palavra mamilos e por ser uma calúnia contra os japoneses . O conselho mudou a abreviatura para "NeurIPS" em novembro de 2018.

Tópicos

Judea Pearl em seu pôster na Conferência sobre Sistemas de Processamento de Informação Neural de 2013.

Junto com o aprendizado de máquina e a neurociência, outros campos representados no NeurIPS incluem ciências cognitivas , psicologia , visão computacional , linguística estatística e teoria da informação . Ao longo dos anos, o NeurIPS se tornou a principal conferência sobre aprendizado de máquina e, embora o "Neural" na sigla NeurIPS tenha se tornado uma espécie de relíquia histórica, o ressurgimento do aprendizado profundo em redes neurais desde 2012, alimentado por computadores mais rápidos e big data, levou a conquistas em reconhecimento de fala, reconhecimento de objetos em imagens, legendagem de imagens, tradução de idiomas e desempenho em campeonatos mundiais no jogo Go, com base em arquiteturas neurais inspiradas na hierarquia de áreas no córtex visual (ConvNet) e aprendizagem de reforço inspirada no gânglios da base (aprendizagem da diferença temporal).

Palestras nomeadas

Além de palestras e simpósios convidados, o NeurIPS também organiza duas palestras nomeadas para reconhecer pesquisadores ilustres. O Conselho do NeurIPS apresentou o Posner Lectureship em homenagem ao fundador do NeurIPS, Ed Posner ; duas palestras Posner foram dadas a cada ano até 2015. Os palestrantes anteriores incluíram:

Em 2015, o Conselho do NeurIPS apresentou o Breiman Lectureship para destacar o trabalho em estatísticas relevantes para os tópicos da conferência. O cargo de conferencista foi nomeado em homenagem ao estatístico Leo Breiman , que atuou no Conselho do NeurIPS de 1994 a 2005. Os palestrantes anteriores incluíram:

O experimento NIPS

No NIPS 2014, os presidentes do programa duplicaram 10% de todos os envios e os enviaram por meio de revisores separados para avaliar a aleatoriedade no processo de revisão. Vários pesquisadores interpretaram o resultado. Sobre se a decisão no NIPS é completamente aleatória ou não, John Langford escreve: "Claramente não - uma decisão puramente aleatória teria arbitrariedade de ~ 78%. É, no entanto, bastante notável que 60% está muito mais perto de 78% do que 0 %. " Ele conclui que o resultado do processo de revisão é geralmente arbitrário.

Edições

Edições anteriores:

Veja também

Notas

links externos