本文主要是介绍首个ICLR时间检验奖出炉，机器学习大牛Max Welling和OpenAI创始团队成员Diederik Kingma获奖，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
国际表征学习大会（ICLR）是机器学习领域的一个学术会议，每年一次，通常在每年四月底或五月初举行。会议包括特邀演讲以及经评审论文的口头和海报展示。
ICLR 由 Yann LeCun（杨立昆）和 Yoshua Bengio 两位图灵奖得主创立，被学术研究者们广泛认可，被认为是“深度学习的顶级会议“。自 2013 年举办首届起，该会议一直采用开放式同行评审。
ICLR 已进入第 12 个年头！为了颁发首届 ICLR 时间考验奖，Program Chairs 审查了 ICLR 2013 和 2014 年的论文，并寻找具有长期影响的论文。
今天，ICLR 官方公布了首个 ICLR 时间检验奖（test-of-time award）。机器学习大牛 Max Welling 和 OpenAI 创始团队成员 Diederik Kingma 因“变分自编码器（VAE）”而获奖。
论文：Auto-Encoding Variational Bayes
作者：Diederik Kingma, Max Welling
论文链接：https://arxiv.org/abs/1312.6114
**获奖理由：**概率建模是我们推理世界的最基本方法之一。这篇论文率先将深度学习与可扩展的概率推理（通过重参数化技巧进行摊平均值场变分推理）整合在一起，从而产生了变分自编码器（VAE）。这项工作的持久价值在于它的优雅。用于开发 VAE 的原理加深了我们对深度学习和概率建模之间相互作用的理解，并引发了许多后续有趣的概率模型和编码方法的开发。
Diederik Kingma 从事机器学习可扩展方法的研究，重点是生成模型。他的贡献包括变分自编码器（VAE）、Adam 优化器、Glow 和变分扩散模型。
2009 年和 2012 年，他在纽约大学 Yann LeCun 实验室担任研究科学家；2010-2012 年，他联合创办了 Advanza 公司，并兼任技术负责人；2015 年，他成为 OpenAI 的创始团队成员、研究科学家和算法团队负责人，专注于基础研究；2017 年，他获得阿姆斯特丹大学博士学位（优等生），由 Max Welling 指导，研究课题为深度学习和生成模型；2018 年，他加入 Google Brian/DeepMind，担任研究科学家，从事文本、图像和视频的 SOTA 生成模型研究。
Max Welling 教授是阿姆斯特丹大学机器学习研究主席，也是 MSR 的杰出科学家。他是加拿大高级研究所（CIFAR）和欧洲学习与智能系统实验室（ELLIS）的研究员，也是该实验室的创始董事会成员。他曾任高通技术公司副总裁、加州大学欧文分校教授、多伦多大学和伦敦大学学院博士后（师从 Geoffrey Hinton 教授）、加州理工学院博士后（师从 Pietro Perona 教授），他在诺贝尔奖获得者 Gerard 't Hooft 教授的指导下完成了理论高能物理博士学位。
Max Welling 教授在 2011-2015 年期间担任 IEEE TPAMI 副主编，自 2015 年起担任 Neurips 基金会顾问委员会成员，并担任 Neurips 项目主席（2013 年）和总主席（2014 年）。他还曾担任 AISTATS（2009 年）和 ECCV（2016 年）项目主席，以及 MIDL（2018 年）总主席。
Max Welling 教授也是 2010 年 ECCV Koenderink 奖和 2021 年 ICML 时间检验奖的获得者。他是阿姆斯特丹机器学习实验室（AMLAB）的负责人、Qualcomm-UvA 深度学习实验室（QUVA）和 Bosch-UvA 深度学习实验室（DELTA）的共同负责人。
Max Welling 教授在机器学习、计算机视觉、统计学和物理学领域发表了 250 多篇经同行评审的文章，最著名的是与他的学生 Diederik Kingma 一起发明了变分自编码器。
参考链接：
https://blog.iclr.cc/2024/05/07/iclr-2024-test-of-time-award/
http://dpkingma.com/
https://staff.fnwi.uva.nl/m.welling/
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