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  • 机器学习顶级会议及论文

    万次阅读 2018-09-17 16:49:45
    (1)博客 期刊:最好的是JMLR; MLJ和PAMI次之; TNN、neural ... 会议:最好的是NIPS、ICML、COLT; UAI、AISTATS、KDD、CVPR次之; ECML、IJCAI、AAAI、ICDM更次一些 摘抄至:https://blog.csdn.net...

    (1)博客

    • 期刊:最好的是JMLR;    MLJ和PAMI次之;    TNN、neural computation、PR再次一些;   PRL、neural computing等等基本纯水。
    • 会议:最好的是NIPS、ICML、COLT;  UAI、AISTATS、KDD、CVPR次之;   ECML、IJCAI、AAAI、ICDM更次一些

    摘抄至:https://blog.csdn.net/barry_j/article/details/79733262

    (2)顶级或者高水平会议(知乎):

    • 机器学习领域:ICML,NIPS,COLT,ECML
    • 计算机视觉与机器学习混合:CVPR,ICCV,ECCV
    • 机器学习与数据挖掘大杂烩:AAAI,IJCAI
    • 主要是数据挖掘领域:KDD,SDM,ICDM
    • 其他机器学习领域比较知名的:UAI,AISTATS
    • 其他数据挖掘领域比较知名的:CIKM,PKDD

    以下主要是数据库方向的,部分包含机器学习与数据挖掘:SIGMOD,VLDB,ICDE     交叉领域:WWW,SIGIR

    顶级或者高水平期刊:

    • 机器学习相关领域: TPAMI,IJCV,JMLR
    • 数据挖掘相关领域: TKDE,TKDD,TIST,TODS,TOIS,KIS

    (3)网址: Washington University in St. Louis Machine Learning Publications Database

             可以看历年ML的paper,现在为止包含了ICML,NIPS,JMLR

     

     

     

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  • Pan-sharpening with a Bayesian nonparametric dictionary learning (机器学习顶级会议之一)
  • 机器学习顶级会议

    2016-10-30 02:01:15
    机器学习顶级会议:NIPS, ICML, UAI, AISTATS; (期刊:JMLR, ML, Trends in ML, IEEE T-NN) 计算机视觉和图像识别:ICCV, CVPR, ECCV; (期刊:IEEE T-PAMI, IJCV, IEEE T-IP) 人工智能:IJCAI, AAAI; (期刊AI...
    以下是不完整的列表,但基本覆盖。
    
    机器学习顶级会议:NIPS, ICML, UAI, AISTATS;  (期刊:JMLR, ML, Trends in ML, IEEE T-NN)
    计算机视觉和图像识别:ICCV, CVPR, ECCV;  (期刊:IEEE T-PAMI, IJCV, IEEE T-IP)
    人工智能:IJCAI, AAAI; (期刊AI)
    另外相关的还有SIGRAPH, KDD, ACL, SIGIR, WWW等。

    特别是,如果做机器学习,必须地,把近4年的NIPS, ICML翻几遍;如果做计算机视觉,要把近4年的ICCV, CVPR, NIPS, ICML翻几遍。


    1)
    以下是不完整的列表,但基本覆盖。
    机器学习顶级会议:NIPS, ICML, UAI, AISTATS;  (期刊:JMLR, ML, Trends in ML, IEEE T-NN)
    计算机视觉和图像识别:ICCV, CVPR, ECCV;  (期刊:IEEE T-PAMI, IJCV, IEEE T-IP)
    人工智能:IJCAI, AAAI; (期刊AI)
    另外相关的还有SIGRAPH, KDD, ACL, SIGIR, WWW等。
    特别是,如果做机器学习,必须地,把近4年的NIPS, ICML翻几遍;如果做计算机视觉,要把近4年的ICCV, CVPR, NIPS, ICML翻几遍。
    (2)
    另外补充一下:大部分顶级会议的论文都能从网上免费下载到,比如CV方面:http://www.cvpapers.com/index.html; NIPS: http://books.nips.cc/;  JMLR(期刊): http://jmlr.csail.mit.edu/papers/;  COLT和ICML(每年度的官网): http://www.cs.mcgill.ca/~colt2009/proceedings.html。希望这些信息对大家有点帮助。
    (3)
    说些自己的感受。我的研究方向主要是统计学习和概率图模型,但对计算机视觉和计算神经科学都有涉及,对Data mining和IR也有些了解。这些领域,从方法和模型的角度看,统计模型(包括probabilistic graphical model和statistical learning theory)是主流也是非常有影响力的方法。有个非常明显的趋势:重要的方法和模型最先在NIPS或ICML出现,然后应用到CV,IR和MM。虽然具体问题和应用也很重要,但多关注和结合这些方法也很有意义。
    对于这个领域的牛人们,以上全是浅显的废话,完全可以无视。欢迎讨论。

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  • 机器学习&人工智能–常见、顶级会议介绍 ICLR全称为“International Conference on Learning Representations”(国际学习表征会议)。 ICLR被认为是“深度学习的顶级会议”。 会议由位列深度学习三大巨头之二...
    1. ICLR全称为“International Conference on Learning Representations”(国际学习表征会议)。 ICLR被认为是“深度学习的顶级会议”。 会议由位列深度学习三大巨头之二的Yoshua Bengio和Yann LeCun牵头创办;
    2. NIPS(NeurIPS),全称神经信息处理系统大会(Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems),是一个关于机器学习和计算神经科学的国际会议;CCF A
    3. ICML 是 International Conference on Machine Learning的缩写,即国际机器学习大会。ICML如今已发展为由国际机器学习学会(IMLS)主办的年度机器学习国际顶级会议;
    4. ACL (Association for Computational Linguistics )ACL成立于1962年,它是自然语言处理与计算语言学领域最高级别的学术会议,由计算语言学协会主办,每年一届。这个学会主办了NLP/CL领域最权威的国际会议,即ACL年会,ACL学会还会在北美和欧洲召开分年会,分别称为NAACL和EACL。
    5. NAACL (North American Association for Computational Linguistics)NACAL是ACL的北美分会,每年举办一次。就目前而言,大家对它的认可度比EACL(欧洲分会)高。
    6. EMNLP (Empirical Methods in Natural Language Processing.)EMNLP是由国际语言学会(ACL)下属的SIGDAT小组主办的自然语言处理领域的顶级国际会议,聚焦于自然语言算法在各个领域解决方案的学术探讨,EMNLP每年举办一次。ACL定位主要偏向于计算语言学理论相关研究,而EMNLP相对灵活一些,更加偏向于自然语言算法在不同领域解决方案的学术探讨。
    7. COLING ( International Conference on Computational Linguistics),1965年开办,它是由老牌 NLP/CL 学术组织 ICCL(The International Committee on Computational Linguistics) 组织;
    8. AAAI (American Association for Artificial Intelligence)AAAI成立于1979年,由美国人工智能促进协会主办,最初名为“美国人工智能协会”(),2007年才正式更名为 “人工智能促进协会”(Association for the Advancement of Artificial Intelligence)。
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  • 机器学习顶级会议:NIPS, ICML, UAI, AISTATS; (期刊:JMLR, ML, Trends in ML, IEEE T-NN)计算机视觉和图像识别:ICCV, CVPR, ECCV; (期刊:IEEE T-PAMI, IJCV, IEEE T-IP)人工智能:IJCAI, AAAI; (期刊AI)...

    以下是不完整的列表,但基本覆盖。机器学习顶级会议:NIPS, ICML, UAI, AISTATS; (期刊:JMLR, ML, Trends in ML, IEEE T-NN)计算机视觉和图像识别:ICCV, CVPR, ECCV; (期刊:IEEE T-PAMI, IJCV, IEEE T-IP)人工智能:IJCAI, AAAI; (期刊AI)另外相关的还有SIGRAPH, KDD, ACL, SIGIR, WWW等。特别是,如果做机器学习,必须地,把近4年的NIPS, ICML翻几遍;如果做计算机视觉,要把近4年的ICCV, CVPR, NIPS, ICML翻几遍。

    1)以下是不完整的列表,但基本覆盖。机器学习顶级会议:NIPS, ICML, UAI, AISTATS; (期刊:JMLR, ML, Trends in ML, IEEE T-NN)计算机视觉和图像识别:ICCV, CVPR, ECCV; (期刊:IEEE T-PAMI, IJCV, IEEE T-IP)人工智能:IJCAI, AAAI; (期刊AI)另外相关的还有SIGRAPH, KDD, ACL, SIGIR, WWW等。特别是,如果做机器学习,必须地,把近4年的NIPS, ICML翻几遍;如果做计算机视觉,要把近4年的ICCV, CVPR, NIPS, ICML翻几遍。(2)另外补充一下:大部分顶级会议的论文都能从网上免费下载到,比如CV方面:http://www.cvpapers.com/index.html; NIPS: http://books.nips.cc/; JMLR(期刊): http://jmlr.csail.mit.edu/papers/; COLT和ICML(每年度的官网): http://www.cs.mcgill.ca/~colt2009/proceedings.html。希望这些信息对大家有点帮助。(3)说些自己的感受。我的研究方向主要是统计学习和概率图模型,但对计算机视觉和计算神经科学都有涉及,对Data mining和IR也有些了解。这些领域,从方法和模型的角度看,统计模型(包括probabilistic graphical model和statistical learning theory)是主流也是非常有影响力的方法。有个非常明显的趋势:重要的方法和模型最先在NIPS或ICML出现,然后应用到CV,IR和MM。虽然具体问题和应用也很重要,但多关注和结合这些方法也很有意义。对于这个领域的牛人们,以上全是浅显的废话,完全可以无视。欢迎讨论。


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  • 顶级的综合会议 ICML NIPS ICML: International Conference on Machine Learning NIPS:Neural Information ...COLT: Conference on Learning Theory顶级的数据挖掘,有向机器学习发展的倾向 KDD SIG-KDD:Knowledge...
  • 近三年机器学习顶级期刊pmlr引用超过10的所有论文,pdf版
  • 目录 机器学习领域最重要的国际学术会议 机器学习重要的区域性会议主要有 人工智能领域 数据挖掘领域 计算机视觉与模式识别领域 ...机器学习领域最重要的国际...欧洲机器学习会议(ECML)和亚洲机器学习会议(ACML)...
  • 顶级会议及期刊

    2019-09-30 17:59:20
    机器学习顶级会议:ICML,NIPS,UAI, AISTATS, COLT;(期刊:JMLR, PAMI, ML, Trends in ML, IEEE T-NN) ICML:偏理论,阅读难度偏高 NIPS:阅读难度中等,低于icml COLT:纯理论的会,圈子比较小,与icml...
  • 原标题:【计算机视觉】世界三大顶级会议介绍☞ Ruicy开篇知识点:Computer vision计算机视觉,是当今计算机科学研究中的一个非常活跃的领域,该学科旨在为计算机和机器人开发出具有与人类水平相当的视觉能力。...
  • 机器学习领取顶级会议及论文及牛人主页

    千次阅读 多人点赞 2018-03-28 20:23:41
    ECCV,ECCV的全称是European Conference on Computer Vision(欧洲计算机视觉国际会议) ICCV,ICCV的全称是International Comference on Computer Vision(国际计算机视觉大会) CVPR,CVPR是IEEE Conference on ...
  • 机器学习方面顶级会议

    千次阅读 2013-10-04 16:16:24
    我无意否认以上文献的价值,但是在机器学习、计算机视觉和人工智能领域,顶级会议才是王道。国内教材和CNKI上的基本是N年前老掉牙的东西。有人会质疑这些会议都只是EI。是的,这的确非常特殊:在许多其它领
  • 机器学习领域权威会议与期刊整理

    千次阅读 2018-01-16 09:21:46
    ①国际机器学习会议(ICML) ②国际神经信息处理系统会议(NIPS) ③国际学习理论会议(COLT) 重要的区域性会议有 ①欧洲机器学习会议(ECML) ②亚洲机器学习会议(ACML) 最重要的国际学术期刊是 ①Journal of ...
  • 机器学习领域顶级会议与期刊

    千次阅读 2013-05-01 07:26:59
    机器学习领域最重要的学术会议: NIPS、ICML、ECML和COLT 最重要的期刊: 《Machine Learning》和《Journalof Machine Learning Research》 数据挖掘领域最重要的会议: SIGKDD、ICDM、SDM、PKDD和PAKDD 最...
  • 机器学习领域著名的期刊与会议

    千次阅读 2017-03-18 20:13:01
    结合自己的了解和在知乎上的阅读,将机器学习领域内的期刊与会议大概进行了罗列,“:”后简要说明了其特点。期刊 1. JMLR 2. MLJ 3. PAMI 4. TNN 5. neural computation 6. PR 5. PRL 6. neuralcomputing 7...
  • 计算机视觉方面的三大国际会议是ICCV, CVPR和ECCV,统称之为ICE。 ICCV的全称是International Comference on Computer Vision,正如很多和他一样的名字的会议一行,这样最朴实的名字的会议,通常也是这方面最nb的...
  • 我无意否认以上文献的价值,但是在机器学习、计算机视觉和人工智能领域,顶级会议才是王道。国内教材和CNKI上的基本是N年前老掉牙的东西。有人会质疑这些会议都只是EI。是的,这的确非常特殊:在许多其它领域,会议...
  •   看了版上很多贴子,发现很多版友都在问“热门研究方向”、“最新方法”等。有同学建议国内某教授的教材、...我无意否认以上文献的价值,但是在机器学习、计算机视觉和人工智能领域,顶级会议才是王道。国内教材和
  • 转载自: ... 计算机视觉和模式识别 计算机视觉方向的一些顶级会议和期刊 Computer Vision Conf.: Best: ICCV, Inter. Conf. on Computer Vision CVPR, Inter. Conf. on Compu...
  • 机器学习会议期刊比较

    千次阅读 2018-09-30 15:47:29
    https://www.jianshu.com/p/e5d352910e8e  https://blog.csdn.net/xyisv/article/details/79070864 ... 下边简书个介绍挺详尽的 特别补充 ICLR在深度学习里边的特殊地位 https://ww...
  • 机器学习论文会议整理

    千次阅读 2018-12-10 20:44:59
    机器学习顶级会议:NIPS, ICML( 2月), UAI(B类),AISTATS; (期刊:JMLR, ML, Trends in ML, IEEET-NN) 计算机视觉和图像识别:ICCV(3月), CVPR(11月), ECCV( 3月); (期刊:IEEET-PAMI, IJCV, IEEE T-IP...
  • 感觉在机器学习、计算机视觉和人工智能领域,顶级会议才是王道。有人会质疑这些会议都只是EI,确实,在中国的许多其它领域的会议都是盛会,比如society of neuroscience的会议,人山人海形容也不过分。但是,计算机...
  • 点上方蓝字计算机视觉联盟获取更多干货在右上方···设为星标★,与你不见不散编辑:Sophia计算机视觉联盟 报道 |公众号CVLianMeng转载于 :medium,机器之...
  • 每年全世界都会举办很多计算机视觉(Computer Vision,CV)、 机器学习(Machine Learning,ML)、人工智能(Artificial Intelligence ,AI)领域的学术会议。笔者选取了其中影响力较大,有代表性的重要会议进行了...
  • 顶级会议介绍

    千次阅读 2020-07-29 18:09:34
    【计算机视觉】世界三大顶级会议介绍 CVPR CVPR,英文全称Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,中文全称是国际计算机视觉与模式识别会议。这个会议是由IEEE主办的一年一度的全球学术性顶级会议...
  • 我无意否认以上文献的价值,但是在机器学习、计算机视觉和人工智能领域,顶级会议才是王道。国内教材和CNKI上的基本是N年前老掉牙的东西。有人会质疑这些会议都只是EI。是的,这的确非常特殊:在许多其它领域,会议...
  • 如果你是刚读研的小白,准备投人工智能机器学习数据挖掘领域论文,可以参考下面的列表,选择自己适合的会议。投摘要一般都会提前1个星期左右。人工智能机器学习数据挖掘会议期刊论文很多,有时候会忘记重要的一些...
  • 模式识别、计算机视觉、机器学习领域的顶级期刊和会议 部分AI刊物影响因子05 SCIIF 2005 2004 JMLR 4.027 5.952(机器学习) PAMI 3.810 4.352(模式识别) IJCV 3.657 2.914(计算机视觉) TOIS 4.529 4....

空空如也

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