Call for Papers丨KDD 2021 預訓練研討會，唐傑教授領銜

原標題：Call for Papers丨KDD 2021 預訓練研討會，唐傑教授領銜

在過去的幾年裡，預訓練在各種領域都取得了巨大的成功，像是自然語言處理、計算機視覺、語音識別和圖形學習。

預訓練的前景是利用輸入數據本身作為學習模型的監督信號，這些模型可以和具有專門標籤信息的技術一樣強大。換句話說，它不需要特定任務的標籤數據，而要大規模地獲得這些數據往往是非常昂貴的。

儘管它在文本和圖像數據集的任務中表現突出，但仍有許多預訓練的問題沒有解決。

本次研討會將集中在介紹和討論預訓練領域的最先進技術、開放問題、挑戰和最新的模型、預訓練領域的技術和算法，涵蓋算法、架構和應用等方面。在此背景下，感興趣的話題包括但不限於：

1. Pretraining theories on generalization, optimization and transferability;
2. Pretraining analysis for interpretability and knowledge;
3. Pretraining with high-performance computing (HPC);
4. Novel Pretraining Algorithms and Architectures;
5. Generative pretraining;
6. Contrastive pretraining;
7. Pretraining for graphs and networks;
8. Pretraining for multi-language;
9. Pretraining for multi-modality;
10. Cognitive-oriented Pretraining;
11. Pretraining applications;

歡迎各位老師同學投稿和參與。

研討會主頁：https://www.aminer.cn/billboard/pretrain_kdd2021

研討會組織者

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