搜索结果: 1-5 共查到“人工智能 NeurIPS”相关记录5条 . 查询时间(0.031 秒)
ransformer架构以及自注意力机制显著提升了大模型性能，但却引入了随序列长度的二次方计算复杂度。各种线性复杂度模型，如线性Transformer（LinFormer），状态空间模型（SSM）和线性RNN（LinRNN）等，被提出作为自注意力的高效替代。在本工作中，我们首先在形式上统一了目前所有的线性模型，并总结了其自特点。接着，提出了最优线性注意力设计的三个必要条件：动态记忆能力；静态逼近能...
近日，我院本科生团队所著论文《DeepACO: Neural-enhanced Ant Systems for Combinatorial Optimization》被NeurIPS’2023接收。该论文第一作者叶皓然、第二作者王嘉睿皆为我院2020级人工智能专业本科生，来自新加坡管理大学的Zhiguang Cao助理教授和我院梁合兰副教授为共同通讯作者。NeurIPS是国际公认的人工智能和机器学...
2023年9月22日，中国计算机学会（CCF）推荐的A类国际学术会议NeurIPS 2023论文接收结果公布。中国人民大学高瓴人工智能学院师生有14篇论文被录用。神经信息处理系统大会(Neural Information Processing Systems，简称NeurIPS) 是机器学习和计算神经科学领域的顶级国际会议。NeurIPS 2023录用率为26.1%。
2021年9月29日，中国计算机学会（CCF）推荐的A类国际学术会议NeurIPS2021论文接收结果公布。中国人民大学高瓴人工智能学院师生有6篇论文被录用（2篇为spotlight）。神经信息处理系统大会(Neural Information Processing Systems，简称NeurIPS)由 NeurIPS 基金会主办，是机器学习和计算神经科学领域的顶级国际会议。NeurIPS202...
近日，中国人民大学高瓴人工智能学院师生2篇论文被国际学术会议NeurIPS（2020）录用。第34届神经信息处理系统会议（Thirty-fourth Conference on Neural Information Processing Systems）将于2020年12月6日-12月12日在线上召开。 NeurIPS是CCF推荐的A类国际学术会议，是机器学习和计算神经科学领域顶级学术会议之一。本...