今年 6 月，機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域頂會 ICML 2019 將在美國舉行。為了幫助大家更好了解會議論文的情況，博世（Bosch）的分析人員對 ICML 2019 的論文進(jìn)行了可視化分析。營長在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步對比了 2018 和 2019 兩年的論文接收情況，并重點(diǎn)分析了幾個(gè)主要機(jī)構(gòu)在 ICML 2019 投遞的論文中重點(diǎn)關(guān)注的方向。

ICML 是在人工智能研究者中享有盛譽(yù)的頂級會議，被該會議接收的論文數(shù)量一定程度上也代表了各高校企業(yè)的科研實(shí)力。今年 4 月，ICML 2019 官網(wǎng)公布了已接受的論文列表 ，為了幫助大家更好的了解 ICML 2019 的情況，在接下來的內(nèi)容中，首先會對比 ICML 2018 和 ICML 2019 兩年被接收論文的研究機(jī)構(gòu)的情況；在第二部分，會對 ICML 2019 論文接收列表進(jìn)行可視化分析；最后，營長列出今年幾個(gè)重點(diǎn)機(jī)構(gòu)關(guān)注的研究方向。希望本文能夠幫助大家對 ICML 會議有更加深入的了解。

據(jù)悉，ICML 2019 即將于 6 月 10 日至 15 日在美國長灘召開，CVPR 2019 也將于 6 月 16 日接棒在長灘召開，營長建議能去現(xiàn)場參會的小伙伴們，ICML 結(jié)束后，不妨再去 CVPR 逛逛，相信會有不小的收獲。

對比 ICML 2018

排名前20的機(jī)構(gòu)對比

為了進(jìn)一步了解 ICML 2018 與 2019 兩年接收論文的情況，營長根據(jù)論文第一作者的通訊單位對這兩年的論文進(jìn)行統(tǒng)計(jì)與可視化，這里主要展示論文接收數(shù)量排名前 20 的高?；蚱髽I(yè)。

（圖：AI科技大本營統(tǒng)計(jì)）

通過對比 2018 年和 2019 年的論文接收情況可以發(fā)現(xiàn)，谷歌依舊強(qiáng)勢領(lǐng)跑，如果將 DeepMind 的接收論文也統(tǒng)計(jì)在內(nèi)，今年，一作以 Google 發(fā)表的論文數(shù)量達(dá)到了 60 篇，署名 Google 的論文總數(shù)高達(dá)104篇，科研實(shí)力可見一斑。緊隨其后的就是以斯坦福大學(xué)、MIT、CMU、UC伯克利為首的一流高校，他們都保持著論文高產(chǎn)的穩(wěn)定趨勢。另外，歐洲的一些研究機(jī)構(gòu)也榜上有名，比如 ETH、EPFL、INRIA 等學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)。

通過上圖的統(tǒng)計(jì)還可以發(fā)現(xiàn)， ICML 會議論文的主要貢獻(xiàn)者還是學(xué)術(shù)研究機(jī)構(gòu)，谷歌僅憑一己之力難以跟高校隊(duì)對抗，這和對整體情況的分析保持一致。特別要提出的是，相比于 ICML 2018，國內(nèi)的研究成果有著顯著地進(jìn)步，清華大學(xué)以一作論文 14 篇的成績位居第 9 名，北京大學(xué)也進(jìn)入了前 20 名的行列。雖然與國外高校還存在一定的差距，但這樣的進(jìn)步讓我們看到了國內(nèi)大學(xué)在人工智能領(lǐng)域不斷的努力與探索。

國內(nèi)高校論文接收情況對比

接下來重點(diǎn)看一下國內(nèi)的研究成績單。下圖展示了國內(nèi)學(xué)界與業(yè)界論文接收情況的對比，可以看出，相較去年，今年國內(nèi)高校的研究成果都有大幅提升：以清華、北大為首，南京大學(xué)、上海交通大學(xué)與香港中文大學(xué)緊隨其后。在南京大學(xué)接收的 4 篇論文中，周志華教授有 2 篇研究論文入選。

（圖：AI科技大本營統(tǒng)計(jì)）

今年，國內(nèi)企業(yè)在 ICML 會議上的成果則顯得較為低調(diào)，據(jù)目前公開資料統(tǒng)計(jì)，僅有少量的研究成果，其中，騰訊、阿里巴巴等科技公司依然領(lǐng)跑。

ICML 2019 可視化

排名前50的論文貢獻(xiàn)機(jī)構(gòu)

博世對 ICML 2019 論文貢獻(xiàn)機(jī)構(gòu)的可視化分析

在上圖中，博世對具有從屬關(guān)系的機(jī)構(gòu)進(jìn)行了合并，例如 Google 包含了 Google Inc.、Google AI、Google UK 。該排名以機(jī)構(gòu)貢獻(xiàn)的論文總數(shù)為準(zhǔn)。其中，紅色代表以一作發(fā)表論文的數(shù)量，綠色代表論文的最后一位署名作者屬于該機(jī)構(gòu)。

可以看到，在排名前 10 的機(jī)構(gòu)中，學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)和公司基本各占一半，但Google 的接收論文的總數(shù)遙遙領(lǐng)先。

博世對 ICML 2019 論文貢獻(xiàn)機(jī)構(gòu)的可視化分析-僅包含學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)

博世對 ICML 2019 論文貢獻(xiàn)機(jī)構(gòu)的可視化分析-僅包含企業(yè)

博世的分析人員也對學(xué)界和業(yè)界的論文接收情況分別進(jìn)行了分析。可以發(fā)現(xiàn)，在學(xué)界，國外排名前四的高校分別為 MIT、UC伯克利、斯坦福大學(xué)和 CMU。國內(nèi)院校，清華大學(xué)、北京大學(xué)、南京大學(xué)、上海交通大學(xué)、香港中文大學(xué)上榜。國外企業(yè)成果方面，排名前四的機(jī)構(gòu)為 Google、微軟、 Facebook 和 IBM 。國內(nèi)企業(yè)中，騰訊、阿里巴巴、華為、百度等榜上有名。

（圖：AI科技大本營統(tǒng)計(jì)）

通過對比學(xué)界和業(yè)界的論文數(shù)量，博世的分析人員認(rèn)為， ICML 2019 仍為一場學(xué)術(shù)界占主導(dǎo)的會議。學(xué)界、工業(yè)界機(jī)構(gòu)署名論文比例如圖所示。

（圖：AI科技大本營統(tǒng)計(jì)）

通過對論文數(shù)量進(jìn)行累加，得到學(xué)界和工業(yè)界的論文數(shù)量分布如圖所示。

排名前 100 的論文作者

博世的分析人員對論文作者也進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)，并給出了排名前 100 的論文作者可視化圖表，并對獨(dú)立作者、一作、最后一名作者進(jìn)行了單獨(dú)區(qū)分，分別用黃色、紅色和綠色表示。

博世對 ICML 2019 論文作者的可視化分析

通過排名統(tǒng)計(jì)顯示可看到， Michael Jordan 有7篇論文被接收，排名第一； EPFL 的 Volkan Cevher 和 UC Berkley 的 Sergey Levine 各有 6 篇論文，并列第二。在國內(nèi)的學(xué)者中，清華大學(xué)的朱軍、微軟亞研的劉鐵巖、清華大學(xué)龍明盛等研究者都有 4 篇論文被接收。

博世對獨(dú)立作者和一作的可視化分析

為了對作者排名有更詳細(xì)的分析，博世對獨(dú)立作者和一作作者進(jìn)行了單獨(dú)的可視化分析。其中，黃色代表獨(dú)立作者，橙色代表一作。

另外，考慮到實(shí)驗(yàn)室或研究團(tuán)隊(duì)的領(lǐng)頭人一般都為論文的最后一名署名作者，為了解機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的資深研究者，博世對最后一名作者的情況進(jìn)行了可視化，如下圖。

各家研究重點(diǎn)

介紹完各個(gè)學(xué)術(shù)機(jī)構(gòu)與企業(yè)在 ICML 2019 上的表現(xiàn)，我們來看一下幾個(gè)重點(diǎn)機(jī)構(gòu)發(fā)表論文的主要關(guān)注內(nèi)容。

Google&DeepMind

作為 ICML 接收論文的第一產(chǎn)出企業(yè)，谷歌正在研究的內(nèi)容基本上可以代表現(xiàn)在人工智能領(lǐng)域比較熱門與前沿的問題。接收的論文大多關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)、隨機(jī)理論、深度學(xué)習(xí)、大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)、對抗生成網(wǎng)絡(luò)等熱門問題，同時(shí)也包括如文本翻譯、音樂自動生成等應(yīng)用方面的研究。雖然 Google 接收的論文數(shù)量很多，但營長仍然建議讀者簡要看一下論文，有助于緊跟科研前沿。

CMU

今年，卡內(nèi)基梅隆大學(xué)最先放出了署名為 CMU 的 ICML 2019 接收論文，共有 33 篇，比許多企業(yè)都早?？突仿〈髮W(xué)提交的論文研究內(nèi)容主要關(guān)于核優(yōu)化、強(qiáng)化學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)理論等方面。論文涉及的研究問題非常多樣，具體的研究內(nèi)容可以等論文全部放出來后，進(jìn)行深入閱讀和研究。

清華大學(xué)

清華大學(xué)在 ICML 2019 的表現(xiàn)非常搶眼，其中朱軍教授帶領(lǐng)的研究團(tuán)隊(duì)就有四篇論文被接收。朱軍教授創(chuàng)建了貝葉斯深度學(xué)習(xí)庫，能夠支持多種生成模型，如話題模型、變分貝葉斯等等。清華大學(xué)在今年 ICML 會上提交論文的研究重點(diǎn)則涉及變分貝葉斯加速、遷移學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)優(yōu)化等問題?？梢姍C(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論研究仍是研究熱點(diǎn)。

總結(jié)

以上就是營長為大家提供的 ICML 會議論文情況，希望通過閱讀本文，大家對 ICML 會議有了更深入的了解。文中所有引用的數(shù)據(jù)均根據(jù)公開資料顯示，如有數(shù)據(jù)誤差、統(tǒng)計(jì)不全，可與 AI科技大本營編輯部聯(lián)系，后續(xù)論文跟蹤與報(bào)道還可以繼續(xù)關(guān)注我們！

最后附上論文接受列表：

https://icml.cc/Conferences/2019/AcceptedPapersInitial