学界 | ICML 2017公布接受论文,Andrej Karpathy解读论文分布数据

选自Medium

机器之心编译

作者:Andrej Karpathy

参与:吴攀、李亚洲

当地时间 8 月 6 日到 11 日,第 34 届国际机器学习大会(ICML 2017)将在澳大利亚悉尼举办。近日,大会官网公布了会议接收论文。随后,李飞飞高徒 Andrej Karpathy 在其 Medium 博客上发布了一篇对这些被接收论文的分析文章,机器之心对本文进行了编译介绍,论文目录请访问官网:https://2017.icml.cc/Conferences/2017/AcceptedPapersInitial

ICML 会议的接受论文已经发布。ICML 是一个顶级的机器学习会议,而且是机器学习会议中与深度学习最相关的,尽管 NIPS 有更长时间的深度学习历史,ICLR 则更加专注,有更大的深度学习密度。

被提及最多的机构

我认为计算机构的数据很有意思。在 Jupyter Notebook 和 regex 的帮助下,我们检查了所有被提及的机构,并整理了它们的数据。这里给出一些说明:

  • 我手动将 Google、Google Inc.、Google Brain 和 Google Research 聚合成了一个类别,Stanford 和 Stanford University 也是同一个类别。
  • 对于每篇论文,我仅计算了一次提及,所以如果有一篇论文中有 20 人来自同一机构,那么他们都将被聚合成一次提及。这样我们可以更好地理解本会议中每篇论文涉及哪些机构。

总共我们得到了 961 次机构提及,420 次不一样的,其中前 20 个机构是:

  • 44 Google(谷歌)
  • 33 Microsoft(微软)
  • 32 CMU(卡内基梅隆大学)
  • 25 DeepMind
  • 23 MIT(麻省理工学院)
  • 22 Berkeley(加州大学伯克利分校)
  • 22 Stanford(斯坦福大学)
  • 16 Cambridge(剑桥大学)
  • 16 Princeton(普林斯顿大学)
  • 15 None(无)
  • 14 Georgia Tech(佐治亚理工学院)
  • 13 Oxford(牛津大学)
  • 10 Duke(杜克大学)
  • 10 Texas at Austin(德克萨斯大学奥斯汀分校)
  • 10 Facebook
  • 9 ETH Zurich(苏黎世联邦理工学院)
  • 9 EPFL(洛桑联邦理工学院)
  • 8 Columbia(哥伦比亚大学)
  • 8 Harvard(哈佛大学)
  • 8 UT Austin(德克萨斯大学奥斯汀分校)

有意思的是,谷歌+DeepMind 的被提及次数超过了第二名微软的两倍。

我并不确定这里的「15 None(无)」是什么。其在 ICML 页面上被作为一个机构列出,我不知道是不是有漏洞,还是说这是一个我们目前还没听闻过的新人工智能机构。

产业 vs. 学界

为了得知产业界做了多少篇文章,我数了大公司实验室的论文量(DeepMind、谷歌、微软、Facebook、IBM、Disney、亚马逊、Adobe),得到的结果是 14%。但并不是很完整,我想如果从整体来看,大约 20% 的论文有产业界参与。

或者说,ICML 中大约 3/4 的论文来自于学界。此外,DeepMind 和 谷歌都属于 Alphabet,我们可以把他们放到一起(共为 60 篇),也就是 6.3% 的论文有谷歌、DeepMind 的作者。

之前我错误的记录了 DeepMind 和谷歌的论文量,所以写成了 10%(已改正)。我们持续的对此项目进行分析。

回到我刚读 PhD 的时候(~2011 年),产业研究还没这么流行。当时,在图像(graphic)领域比较多产业研究(例如,Adobe/Disney 等),但人工智能与机器学习领域就没那么多了。如今发生了很大的变化,产业介入越来越大。然而,学界做的仍然很棒,贡献了大部分论文(~75%)。

原文发布于微信公众号 - 机器之心(almosthuman2014)

原文发表时间:2017-05-25

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