ICLR (International Conference on Learning Representations)  là một trong những hội thảo hàng đầu về trí tuệ nhân tạo; với sự tham gia của nhiều chuyên gia trong lĩnh vực deep learning – một nhánh nhỏ của trí tuệ nhân tạo.

ICLR là một sự kiện nổi tiếng toàn cầu với các bài thuyết trình và nghiên cứu tân tiến nhất về mọi khía cạnh của deep learning được ứng dụng trong các lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, thống kê, và khoa học dữ liệu, cũng như về một số lĩnh vực ứng dụng quan trong khác như thị giác máy (machine vision), sinh học máy tính (computational biology), nhận diện giọng nói (speech recognition), hiểu văn bản (text understanding), game, và robotics.

Đối tượng tham dự ICLR trải rộng từ các nhà nghiên cứu học thuật và công nghiệp, các nhà kinh doanh, kỹ sư, cho tới các nghiên cứu sinh cấp thạc sỹ và giáo sư, tiến sỹ.

Các chủ đề được thảo luận tại hội thảo bao gồm:

  • Unsupervised, semi-supervised, and supervised representation learning.
  • Representation learning for planning and reinforcement learning.
  • Representation learning for computer vision and natural language processing.
  • Metric learning and kernel learning.
  • Sparse coding and dimensionality expansion.
  • Hierarchical models.
  • Optimization for representation learning.
  • Learning representations of outputs or states.
  • Implementation issues, parallelization, software platforms, hardware.
  • Applications in audio, speech, robotics, neuroscience, computational biology, or any other field.
  • Societal considerations of representation learning including fairness, safety, privacy.

Xem danh sách paper tại ĐÂY.

Tin liên quan: