6）Alex Graves，加拿大多伦多大学计算机科学系。值得一提的是，多伦多大学计算机科学系负责人Geoffrey Hinton正是第三位深度学习巨头，除了教授身份外，Geoffrey Hinton还任谷歌大脑的多伦多分布负责人，同时也是多伦多向量学院的首席科学顾问。曾在2012年的ImageNet比赛中凭借深度学习一举创下计算机图片分辨正确率新高。

大会所有演讲的流程如下：

四、赞助商变迁史

好了，学术讲得差不多了，我们说点有趣的——ICLR赞助商的变迁历史，仔细探究会发现非常有趣。细心的人在看到上文演讲流程时会发现，有三部分会议环节中标注着“百度赞助”、“谷歌赞助”和“亚马逊赞助”。ICLR的赞助商分为白金、金、银、铜四个级别，毫不意外地，这三家企业都是白金级别的赞助商，也都是在近期十分看重人工智能、深度学习的企业。尤其是谷歌，从2013年的第一届ICLR开始就开始对其进行赞助。

除了百度、谷歌、亚马逊之外，今年的白金赞助商还有DeepMind、Facebook、英特尔、英伟达、Salesforce。去年的白金赞助商只有4个，今年多达8个，猛增了一倍之多，可见各家企业对深度学习及这场大会的重视程度。值得一提的，国内创企深鉴科技也在赞助商的名单上，其联合创始人韩松有两篇论文入选。

2017年ICLR赞助商名单

英伟达在ICLR会上的展台

五、行业声音

智东西也去问到了AI及深度学习的从业者们，看看他们是怎么看待这场热闹的大会的。

在回答智东西提出的“我们大概什么时候能看到ICLR的新技术的应用落地？”时，身处土伦现场的英伟达大中华区高性能计算及Applied Deep Learning部门技术总监赖俊杰博士表示，这个会议相对来说不是特别重视应用。而他本次的关注点也并非最佳论文，而是更侧重训练加速（Training Acceleration）、量化（Quantification）、剪枝法（Pruning）等领域，尤其是在剪枝法方面，马里兰大学和英伟达研究院都有一些相关技术的新进展。

网友李嫣然则从更学术的角度解读了本次ICLR，她认为纵观本次ICLR 2017论文可以看出，GAN（生成式对抗网络）确实火得不能再火。在这次 ICLR 2017全部GAN 的论文里，主要集中在三个方向：如何提高GAN稳定性，用新角度/框架去理解和建模GAN，以及GAN 与 （semi）-supervised 的结合。而除了GAN外，其实Attention和 Memory这俩已经火了两年的方向也还在发展。

极视角联合创始人罗韵更是直言道，“GAN简直称霸半边天，Generative这个词的出现频率简直……厉害了word的哥……”

不过，行业内也有不同声音存在。曾在百度硅谷研究院工作、现为SLAM创企业Perceptln联合创始人刘少山认为，（关于ICLR热度不断上升这方面）其实是挺好玩儿的一个现象。学术捧得比较高的一个东西，在到底在工程上能不能做，其实未必。在深度学习和SLAM各个方面我们看过很多论文很好，但未必能实现（的项目），很少像AlphaGo这样，实现出来能有用，能应用到具体场景里面。

结语、结结实实火了起来的深度学习

随着2012年神经网络在ImageNet获得重大突破以来，以深度学习为主的人工智能浪潮已经渐渐涌来，在最近一年里更是势头强劲，迅速占领了街头巷尾。无论你赞成还是反对，看好还是唱衰，深度学习都已经来到了你身边，从早年无人知晓的ICLR大会如今人满为患、赞助厂商翻倍、论文如纸片般飞来的现状可见一斑。

深度学习，这个看似玄幻的科技词汇，已经着着实实火了起来。

但也正是由于这股热潮来临，深度学习、机器学习、人工智能这三个概念被一度混淆，深度学习算法作为机器学习算法的一种，隶属于人工智能这个大范畴内。近年来，深度学习在语音、图像的检索分类方面取得突破性进展的同时，它在训练数据过大、训练时间过长、计算功耗太大、难以大范围推广应用等问题上依旧存在局限，并不是解决人工智能的万能之策。

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