张钹、朱军团队获得 ICLR 2022 杰出论文奖
4月22日，ICLR2022在官网上公布了杰出论文奖评选结果，共有7篇论文获得杰出论文奖，包括清华、人大、浙大等国内高校上榜，张钹院士、朱军教授等人合作的论文入选！
据了解，今年ICLR共有3391篇投稿，接收1095篇，接收率为32.3%，其中包括54篇论文被接收为Oral，176篇论文被接收为Spolight，7篇论文因其卓越的条理性、洞察力、创造力和潜在的持久影响力荣获杰出论文奖。其中，华人一作论文共有3篇，张钹院士、朱军教授等人合作的论文获得杰出论文奖。另有3篇论文获得杰出论文荣誉提名。
张钹院士、朱军教授等人合作的获奖论文为《Analytic-DPM: an Analytic Estimate of the Optimal Reverse Variance in Diffusion Probabilistic Models》。
论文地址：https://openreview.net/pdf?id=0xiJLKH-ufZ
获奖理由：
扩散概率模型（Defusion probabilistic model，DPM）是一类功能强大的生成模型，是机器学习领域中一个快速发展的研究课题。本文旨在解决 DPM 模型固有的局限性，即DPM 模型中最优反向方差的计算速度缓慢且成本昂贵。作者首先展示了一个令人惊讶的结果，即 DPM 的最优反向方差和相应的最优 KL 散度都有其得分函数的解析形式。然后，他们提出了新颖且优雅的无训练推理框架：Analytic-DPM，使用蒙特卡罗方法和预训练的基于得分模型来估计方差和 KL 散度的分析形式。
这篇论文在理论贡献（表明 DPM 的最优反向方差和 KL 散度都具有解析形式）和实际益处（提出适用于各种 DPM 模型的免训练推理）方面都具有重要意义，并且很可能影响未来的 DPM 研究。
张钹，清华大学计算机系教授，中国科学院院士，CCF 会士，2014 CCF 终身成就奖获得者，中国人工智能领域奠基人之一。曾任校学位委员会副主任，现任微软亚洲研究院技术顾问。
张钹院士从事人工智能、人工神经网络、机器学习等理论研究，以及这些理论应用于模式识别、知识工程与机器人等技术研究。在这些领域，他已发表 200多篇学术论文和5篇（或章节）专著（中英文版）。他的专著获得国家教委高等学校出版社颁发的优秀学术专著特等奖。他的科研成果分别获得 ICL欧洲人工智能奖、国家自然科学三等奖、国家科技进步三等奖、国家教委科技进步一、二等奖、电子工业部科技进步一等奖以及国防科工委科技进步一等奖奖励。此外，他参与创建智能技术与系统国家重点实验室，于1990‐1996年担任该实验室主任。1987‐1994年任国家"863"高技术计划智能机器人主题专家组专家。
在过去30多年中，他提出问题求解的商空间理论，在商空间数学模型的基础上，提出了多粒度空间之间相互转换、综合与推理的方法。提出问题分层求解的计算复杂性分析以及降低复杂性的方法。该理论与相应的新算法已经应用于不同领域，如统计启发式搜索、路径规划的拓扑降维法、基于关系矩阵的时间规划以及多粒度信息融合等，这些新算法均能显著降低计算复杂性。该理论现已成为粒计算的的主要分支之一。在人工神经网络上，他提出基于规划和基于点集覆盖的学习算法。这些自顶向下的结构学习方法比传统的自底向上的搜索方法在许多方面具有显著优越性。
张钹院士在清华执教六十余年，已经是桃李满天下，在其研究领域也成为了绝对的权威。虽已年过花甲，却仍精神矍铄，如今的他还在坚持以第一作者的身份写作论文，令人敬佩。
人物| 张钹院士：中国人工智能奠基者https://mp.csdn.net/mp_blog/creation/editor/120219440
朱军，清华大学计算机系教授，清华大学人工智能研究院基础理论研究中心主任，北京智源人工智能研究院机器学习首席科学家 。获腾讯科学探索奖，入选MIT TR35中国先锋者 、亚洲第二位IEEE AI 10 to Watch学者、国家"万人计划"领军人才，中国首位PAMI副主编，担任IEEE TPAMI的副主编和编委。担任ICML2014地区联合主席, ICML、NIPS、IJCAI、AAAI等领域主席20余次。
朱军教授的研究工作围绕机器学习基础理论、高效算法和应用展开，注重理论与实际问题结合。已连续多年在机器学习顶级国际会议和期刊ICML、NIPS、IJCAI、AAAI、 JMLR、PAMI等发表论文100余篇。研究工作得到国家973计划、自然科学基金优青基金和重点基金等项目的支持，入选“清华大学221基础研究人才支持计划”。
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