第二届「简约与学习会议 (CPAL)」将在斯坦福大学举办，征稿进行中
- WBOY原创
- 2024-07-31 14:51:50926浏览
제1회 CPAL이 2024년 1월 홍콩대학교에서 성공적으로 개최되었습니다. 이 컨퍼런스에는 전 세계에서 수백 명의 참가자가 참여했으며 다채로운 주제로 4일간의 활동을 진행했습니다. 첫 번째 컨퍼런스에는 9명의 초청 연사, 16명의 Rising Star Award 수상자, 그리고 구두 또는 포스터 발표를 위해 거의 100여 편의 승인된 논문(듀얼 트랙)이 초대되었습니다.
CPAL 2025
두 번째 CPAL은 2025년 3월 말 스탠포드대학교 데이터사이언스대학 주최로 스탠포드대학교에서 개최됩니다.
회의 비전:
"모든 것은 가능한 한 단순해야 하지만 더 이상 단순해서는 안 됩니다." – Albert Einstein
지능이나 과학이 존재하는 가장 기본적인 이유 중 하나, 심지어 그 출현까지 , 세상은 완벽하지 않고 무작위적이지만 고도로 구조화되고 예측 가능하다는 것입니다. 따라서 지능이나 과학의 근본적인 목적과 기능은 이러한 예측 가능한 구조를 이해하기 위해 인지된 대량의 세계 데이터로부터 간결한 모델(또는 법칙)을 학습하는 것입니다.
지난 10년 동안 기계 학습과 대규모 컴퓨팅의 출현은 엔지니어링과 과학 분야에서 데이터를 처리, 해석, 예측하는 방식을 극적으로 변화시켰습니다. 특정 신호 및 측정 구조(예: 희소 및 하위 모델)의 파라메트릭 모델과 관련 최적화 툴킷을 기반으로 알고리즘을 설계하는 "전통적인" 접근 방식은 이제 데이터 기반 학습 기술을 통해 크게 강화되었습니다. 대규모 네트워크는 사전 훈련된 다음 다양한 특정 작업에 맞게 조정됩니다. 그러나 현대 데이터 기반이든 고전 모델 기반이든 패러다임의 성공은 실제 데이터에 존재하는 저차원 구조를 올바르게 식별하는 데 결정적으로 달려 있으며 명시적이든 암시적이든 학습 및 압축 데이터 처리 알고리즘의 역할을 고려합니다. , 딥 네트워크와 같은)은 분리할 수 없습니다.
최근 기본 모델의 출현으로 일부 사람들은 절약과 압축 자체가 지능형 시스템의 학습 목표의 기본 부분이라고 제안했습니다. 세계. 전반적으로 이러한 연구 계열은 그 기초와 목적이 절약과 학습에 있지만 지금까지 상대적으로 독립적으로 발전해 왔습니다. 이 컨퍼런스를 조직하는 우리의 목표는 솔루션을 통합하고 이 문제에 대한 연구를 더욱 심화시키는 것입니다. 우리는 이 컨퍼런스가 기계 학습, 응용 수학, 신호 처리, 최적화, 지능형 시스템 및 모든 관련 과학 분야를 위한 보편적인 과학 포럼이 되기를 바랍니다. 여기에서 연구자들은 긴밀하게 소통하고 통찰력을 공유하며 궁극적으로 간결한 학습의 관점에서 지능과 과학을 이해하기 위한 현대적인 이론 및 계산 프레임워크로 나아갈 수 있습니다.
주요 날짜:
- 2024년 11월 25일: 컨퍼런스 논문 제출 마감일
- 2024년 12월 6일: 튜토리얼 제안 마감일
- 2024년 12월 15일: "Academic Rising Star" 신청 마감일
- 1월 3일 -2025년 6월: 논문 반박
- 2025년 1월 4일: 튜토리얼 결과 공개
- 2025년 1월 5일: "최근 초점" 기사 제출 마감일
- 2025년 1월 30일: 최종 논문 검토 결과 공개
- 2025년 3월 24-27일 : 스탠포드 대학에서 개최되는 컨퍼런스
모든 마감일은 UTC 기준 오후 11시부터 12시(지구 어디든) 59입니다.
학술 라이징 스타 "Rising Star" 격려 프로그램
학계의 새로운 세력을 격려하고 지원하기 위해 CPAL은 특별히 "Rising Star" 프로그램을 마련하여 해당 분야에서 뛰어난 성과를 보이는 젊은 연구자를 발굴하고 표창했습니다. 단순성과 학습. 박사과정 학생, 박사후 연구원, 젊은 학자들의 연구 작품 제출을 환영합니다. 선정된 "Rising Stars"는 컨퍼런스에서 자신의 결과를 발표하고 해당 분야의 최고 학자들과 소통할 수 있는 귀중한 기회를 얻게 됩니다. 우리는 이 프로그램을 통해 더 많은 신세대 연구자들의 혁신적인 잠재력을 고취하고 단순성과 학습 분야의 개발을 촉진할 수 있기를 바랍니다.
논문 제출 및 주제 영역
CPAL 컨퍼런스에는 Proceedings Track과 Recent Spotlight Track의 두 가지 트랙이 있습니다. 자세한 내용은 공식 웹사이트(https://cpal.cc/tracks/
)를 참조하세요.- 「大会论文集 」轨道 (存档)：提交和评审阶段是双盲的。会议使用 OpenReview 托管论文并允许公开讨论。完整的论文可以有最多九页，参考文献和附录页数不受限制。
- 「最新亮点」轨道（非存档）：提交会议风格的论文（最多九页，附加页用于参考文献），描述工作内容。请在 OpenReview 上上传一个简短（250 字）的摘要。评审将以单盲方式进行（作者不需要匿名化提交）。
评审机制中的重要创新：每篇论文都有一个 Program Chair 负责引导。对于每篇被接受的论文，其负责的 Area Chair 和 Program Chair 的姓名将公开发布在其 OpenReview 页面上，以确保责任。对于每篇被拒绝的论文（不包括撤稿），只会显示其负责的 Program Chair 的姓名。审稿人将获得评级并动态选择。
CPAL 欢迎以下兴趣领域相关的投稿，包括但不限于：
- 理论与基础：稀疏编码、结构化稀疏性、子空间学习、低维流形及一般低维结构的理论。字典学习和低维结构的表征学习，以及它们与深度学习理论的联系。等变性和不变性建模。理论神经科学和认知科学的基础，以及生物启发的计算机制。
- 优化与算法：学习紧凑和结构化表征的优化、鲁棒性和泛化方法。可解释和高效的深度架构（如基于展开优化的架构）。数据高效和计算高效的训练与推理方法。自适应和鲁棒的学习和推理算法。分布式、网络化或联邦学习在大规模环境中的应用。其他非线性降维和表征学习方法。
- 数据、系统与应用：特定领域的数据集、基准和评估指标。从数据中学习简约和结构化的表征。受益于简约先验的逆问题。为简约学习算法设计的硬件和系统协同设计。在智能系统中，集成感知-行动循环的简约学习。在科学、工程、医学和社会科学中的应用。
CPAL 2025 会议团队
大会主席 (General Chairs):
- Emmanuel Candès (斯坦福大学)
- 马毅 (香港大学 & 加州大学伯克利分校)
会议程序主席 (Program Chairs):
- 陈贝迪 (卡耐基梅隆大学)
- Mert Pilanci (斯坦福大学)
- Jeremias Sulam（约翰霍普金斯大学）
- 王宇翔（加州大学圣迭戈分校）
会议顾问 (Senior Advisors to Program Chairs):
- 汪张扬 （德州大学奥斯丁分校）
- 曲庆 (密歇根大学)
本地主席 (Local Chairs):
- 陈羽北 (加州大学戴维斯分校)
- Sara Fridovich-Keil（斯坦福大学/佐治亚理工）
- 刘晟（斯坦福大学）
出版主席（Publication Chairs）
- 苏炜杰（宾夕法尼亚大学）
- 朱志辉（俄亥俄州立大学）
行业联络主席（Industry Liaison Chairs）
- Babak Ehteshami Bejnordi（高通公司）
- Utku Evci（谷歌DeepMind）
- Souvik Kundu（英特尔实验室）
专题讨论主席（Panel Chairs）
- Saiprasad Ravishankar（密歇根州立大学）
教程主席（Tutorial Chairs）
- 尤翀（谷歌研究院）
宣传主席 （Publicity Chairs）
- 雷琦（纽约大学）
- 刘世伟（牛津大学）
- William T. Redman（加州大学圣巴巴拉分校）
学术新星奖主席（Rising Stars Award Chairs）
- 申荔月（密歇根大学）
网站主席（Web Chairs）
- Sam Buchanan（芝加哥大学丰田技术研究所）
我们诚挚邀请所有相关领域的研究人员踊跃投稿，分享您的研究成果，推动简约与学习领域的发展。
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