会议之眼 快讯

最近小编在思考一个问题：ICLR（International Conference on Learning Representations）即国际学习表征会议自2013年诞生以来，ICLR以其开放的学术氛围、创新的研究议题和前沿的科学探索，迅速成为AI领域不可忽视的学术灯塔。然而，令人意外的是，这颗耀眼的星辰并未出现在CCF（中国计算机学会）推荐的期刊会议列表中。不禁让人猜想背后的原因？

ICLR（International Conference on Learning Representations）是深度学习领域的顶级会议之一，由深度学习领域的两位领军人物Yoshua Bengio和Yann LeCun牵头创办。会议的宗旨是为深度学习提供一个专业化的交流平台，并推行Open Review评审制度，即公开对投稿文章的审评意见，每个人都可以看到。

ICLR关注的领域包括深度学习、表征学习、度量学习、核学习、组合模型、非常线性结构预测及非凸优化等。会议的创建初衷是填补表征学习领域缺乏交流场所的空白，希望通过这个会议让学者们能够分享和交流该领域所关心的话题。

ICLR自2013年开始举办，每年一届。会议通常在4月底至5月初举行，会期3-4天。今年的ICLR已经于2024年5月7-11日，在奥地利维也纳展览中心圆满结束了！ICLR对于推动深度学习领域的发展做出了重要贡献，已经成为该领域最具影响力的会议之一。

关于为什么CCF推荐期刊会议列表中没有ICLR，以下是一些可能的原因：

1、CCF推荐列表的评审标准：CCF作为中国计算机领域的权威学术组织，CCF推荐的期刊和会议列表是基于一系列的评审标准制定的，这些标准可能包括会议的影响力、录用率、历史和传统、以及学术界的认可度等。因此，CCF在评选过程中可能会更倾向于历史悠久、传统深厚的会议。这可能是ICLR未被收录的原因之一

2、评审过程和更新周期：CCF的推荐列表是定期更新的，而ICLR可能在某个评审周期内没有被纳入。ICLR作为一个较新的会议，可能还没有经过完整的评选和评估程序，或是评审过程可能受到多种因素的影响，包括专家的推荐、会议表现的波动等。

3、会议的多样性和覆盖面：CCF推荐的列表旨在覆盖计算机科学的各个领域，可能在某个版本中，由于多样性和平衡性的考虑，某些会议可能暂时未被包括在内。

4、学术界的共识：CCF推荐列表的形成可能需要学术界的广泛共识。尽管ICLR在深度学习领域非常重要，但可能还没有达到跨领域广泛的共识，或者在某些领域内的认可度还不够高。

5、会议的成熟度：ICLR成立于2013年，相对于一些历史悠久的会议而言，它还比较年轻。CCF推荐列表可能在某种程度上考虑了会议的成熟度和长期稳定性。

6、社区的反馈和建议：CCF推荐列表的制定过程中，社区的反馈和建议也是一个重要因素。ICLR可能还没有获得足够多的来自CCF专业委员会的积极反馈和推荐。

综上所述，ICLR未被收录进CCF推荐期刊会议列表可能是由多个因素综合作用的结果。然而，我们也应该认识到CCF推荐列表只是众多参考标准之一，研究者和学者在选择期刊和会议时应该综合考虑自身的研究方向和目标受众等因素。

尽管ICLR未能进入CCF的推荐列表，但这并不减少它在学术界的光芒。正如航海者不会因为缺少一张航海图就停止探索，学术研究者们也不会因为缺少一个推荐就忽视ICLR的价值。期待ICLR继续在深度学习和表示学习领域发光发热，引领我们走向更加智能的未来！