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雷鋒網AI科技評論：NIPS，中文名稱為神經信息處理系統大會(Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems)，是一個關于機器學習和計算神經科學的國際會議，也是人工智能領域的A類會議。
AI科技評論消息，NIPS 2017 今年共錄用論文678篇，目前全部論文名單還未對外公布，雷鋒網通過各路消息匯總，為大家整理了部分錄用論文。具體論文名單由官方發布為準。
微軟亞洲研究院共錄用四篇論文，劉鐵巖老師第一時間在微博向大家匯報了這一好消息：
四篇論文分別是：
Deliberation Networks: Sequence Generation Beyond One-Pass Decoding
Decoding with Value Networks for Neural Machine Translation.
LightGBM: A Highly Efficient Gradient Boosting Decision Tree.
Finite sample analysis of the GTD Policy Evaluation Algorithms in Markov Setting.
Facebook AI實驗室研究員田淵棟博士錄用一篇 oral paper：
ELF: An Extensive, Lightweight and Flexible Research Platform for Real-time Strategy Games
鏈接：https://arxiv.org/abs/1707.01067
宋佳銘，斯坦福博士一年級，現在在OpenAI實習，錄用兩篇NIPS論文：
Inferring The Latent Structure of Human Decision-Making from Raw Visual Inputs
鏈接：https://arxiv.org/abs/1703.08840
A-NICE-MC: Adversarial Training for MCMC
鏈接：https://arxiv.org/abs/1706.07561
美國哥倫比亞大學計算機學院助理教授，機器學習實驗室主任Bert Huang 和他的學生 Sirui Yao 發表的論文：
Beyond Parity: Fairness Objectives for Collaborative Filtering
鏈接： https://arxiv.org/abs/1705.08804
卡內基梅隆大學博士生Noam Brown 錄用一篇NIPS 2017 oral：
Safe and Nested Subgame Solving for Imperfect-Information Games
鏈接：https://arxiv.org/pdf/1705.02955.pdf
前谷歌大腦實習生，多倫多大學計算機學院機器學習博士生Alireza Makhzani 錄用的論文題目是：
“PixelGAN Autoencoders” : semi-supervised learning with GAN inference networks and PixelCNN decoders
鏈接：https://arxiv.org/abs/1706.00531
貝葉斯方法研究團隊（Bayesian Methods Research Group）錄用論文為：
Structured Bayesian Pruning via Log-Normal Multiplicative Noise"
鏈接：https://arxiv.org/abs/1705.07283
前Facebook AI研究團隊研究實習生，Torch7 卷積神經網絡的主要發明者Jin-Hwa Kim，錄用的的論文題目為：
Overcoming Catastrophic Forgetting by Incremental Moment Matching"
鏈接：https://arxiv.org/abs/1703.08475
阿姆斯特丹大學博士生Serhii Havrylov 錄用的論文題目為：
Emergence of Language with Multi-agent Games
鏈接：https://arxiv.org/abs/1705.11192
谷歌大腦研究員、康奈爾大學博士生Maithra Raghu 錄用的論文的題目是：
SVCCA: Singular Vector Canonical Correlation Analysis for Deep Understanding and Improvement
鏈接：https://arxiv.org/abs/1706.05806
雷鋒網AI科技評論報道
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