ICLR将对深度生成模型进行大讨论，Wellings和AAAI百万美元奖获得者都在这里。使用深度生成模型进行科学发现是许多人工智能专家最近的研究趋势。就在最新一届的ICLR2022上，包括MaxWelling和ReginaBarzilay在内的大咖将参与一场关于深度生成模型的大讨论。DeepGenerativeModels（深度生成模型），即深度神经网络结合生成模型，后者是利用计算机合成自然语言、图片等数据的模型。典型的深度生成模型的代表有VAE、GAN等。没错，这是最新一期的ICLR2022Workshop，YoshuaBengio也将作为主办方之一参加。那么，这个关于深度生成模型的讨论到底是什么？AI专家会做什么样的最新研究和分享？让我们来看看。Wellings和AAAIMillionDollarAwardwinner都来参加今年的seminar，很多大牛都会发表深度生成模型（DGM）相关的演讲。仔细看会发现，大牛的很多最新研究方向都与DGM+自然科学发现有关。比如著名的AI专家MaxWelling。作为阿姆斯特丹大学的教授，MaxWelling曾担任QualcommTechnologies的副总裁，在GoogleScholar上的引用次数超过67,000次，H-index为80。事实上，他是知名论文的作者之一深度生成模型变分自编码器(VAE)。就在去年，他宣布将加入微软研究院（MSR），利用人工智能方法研究分子模拟。在本次研讨会上，他还将就深度生成模型在分子模拟方向的应用发表主题演讲，并介绍在微软的一些研究成果。另一个例子是MITCSAIL的ReginaBarzilay教授。她开发了用于乳腺癌预警和预防的ML模型，以及抗生素等药物的研发，并获得了全球最大的AI颁发的首届AAAI松鼠AI奖（官网称“AI诺贝尔奖”）2022年社会AAAI。获得百万美元奖金。ReginaBarzilay在以色列内盖夫的本古里安大学获得本科学位，然后前往哥伦比亚大学攻读博士学位。在康奈尔大学获得计算机科学博士学位和一年的博士后研究。在本次工作坊中，她还将做分子领域相关的研究报告。此外，同样来自MITCSAIL的AllenZhong最近也在做使用深度生成模型求解蛋白质结构的相关研究。最新的演讲也将与此有关；马里兰大学的PratyushTiwary教授的研究与化学有关。本次演讲的内容涉及深度生成模型在分子动力学研究中的应用；和来自DeepMind的ShakirMohamed作为通讯作者，最近在Nature上发表了一篇关于使用深度生成模型进行天气预报的论文。当然，除了这些主题演讲之外，本次研讨会的主题还包括深度生成模型的理论以及其他应用方向的探讨。去年，有不少大咖的贡献与往年不同。今年，YoshuaBengio从特邀演讲嘉宾变成了组织者之一。此次主办方中，既有与DGM+自然科学应用方向相关的，也有专注于DGM自身理论研究的。比如，毕业于乔治梅森大学的杜元琪，研究方向与深度生成模型、蛋白质结构预测等生物学方向相关；MIT助理教授YoonKim更关注深度生成模型在NLP领域的应用……在上一届ICLR2019Workshop上，也有不少大牛参与投稿。包括加州大学伯克利分校计算机教授TrevorDarrell（贾扬清曾在团队开发Caffe）、斯坦福大学教授StefanoErmon和MichaelS.Bernstein、麻省理工学院教授AntonioTorralba等，都在本次Workshop提交了深度生成模型相关的论文。研究方向也多种多样，从GAN到autoencoder相关的理论研究，或者深度生成模型在各个领域的应用。
