怎樣才能在NIPS 上面發論文？

01-15

知乎活久見系列，真的有問出來了。。。

好，我這裡有一神貼給你，必可修鍊成絕世神功

What can I do right now to get into NIPS? ? r/MachineLearning

裡面各種吐槽啊，比如這個高票扯淡的

然後竟然炸出來大神真身回復（seq2seq作者，自嘲自己就是這麼乾的啊不要真相啊哈哈哈哈）

當然了，我還是抱著好意推測題主是知道nips重要性的，也知道發nips有多難。

這個帖子最贊回復還是給出9條寶貴建（zhen）議（xiang）的

Tips on publishing in NIPS, ICML or any top tier conferences for ML ? r/MachineLearning

不要說我們做了xx，它很好很work就完了，要sell idea，make sensible story
還是要有幾個數學定理公式的，嗯，審稿人就好這口兒。
但是也不要太多數學了（那你可以轉投COLT）。如果寫不出數學公式咋整，寫個sigmoid、softmax定義吧（記住要align block，佔地方多哦）
一定寫到8頁正文+1頁參考文獻。沒扯到8頁，說明你idea沒完善
引用你潛在審稿人的文獻（嗯，跪舔大v，沒毛病）
行文語氣模仿一些大實驗室的風格，讓審稿人看不出來，或者誤認為你是來自top labs，這樣他就不敢拒啦（Reviewer GAN。。。）
如果你是應用類文章，最好關於audio，image，video（我感覺還差一個重要的text）
反覆做實驗，確保對結果有信心，做好rebuttal準備
確保你的工作是創新性的，不只是在說我們的工作novel，要在intro裡面說明為什麼是novel的

還有一個quora傳送門放在這裡，我就不細說了

How to publish papers in NIPS, ICML, AAAI, IJCAI

其實近年來nips投稿數量激增，審稿水平也是參差不齊。

著名的nips實驗證實The NIPS experiment，如果所有論文再重新review一遍，大多數之前錄用論文就被拒了，committee的決定基本可以看成一個無偏擲硬幣的隨機事件。。。

微博上兩位大牛也是惺惺相惜

所以說呢，做科研呢，既得氪金（買伺服器，買設備），又得能肝（熬夜實驗）。但最後還是得看臉。。。（我非洲人掩面逃走）

去找個其他領域的professor，把ML往那個領域一套，得出點模稜兩可得發現，就行了。別問我怎麼知道的。

首拒獻給nips，第二拒獻給神經計算大概兩個月前吧，開始關注NIPS投稿，然後把近期工作整理一遍，發現，好像可以試試水，然後就開始搞優化了，搞完，不行，改，不行，如此反覆，一周前，終於想出問題關鍵，拿著之前的基礎熬了一周，實驗也做完了，發現！！！！篇幅不夠！！！！！！！於是，連夜想idea，第二天又繼續搞，發現好像可以耶，也說得通，可是！！！還有兩天而已！！！！恐怖，不敢睡，於是趕在截稿前交了，很遺憾，很多細節沒做好，下次一定記得，8頁NIPS很多內容！！！！！，終於知道為什麼idea不夠發不了NIPS了=_=

只要能抱到大腿，發NIPS發到手軟。

SARM (Stacked Approximated Regression Machine) withdrawn ? r/MachineLearning

造假

https://www.youtube.com/watch?feature=player_detailpageamp=amp=amp=v=vDwzmJpI4io

Most academic paper are useless. 特別是近年來這些所謂深度學習頂會上為了發表而發表的垃圾文章

下輩子重新做人，以此為目標

@李揚彥幫你們@ 山東大學的一個老師，在斯坦福做了一篇3d 深度學習的NIPS文章。

在我的概念里，大部分nips的工作可以這麼總結一句:

we present a framework(methodology/algorithm) to solve xxxx problem, which is a breakthrough work...

夢想學術生涯里能抱緊大腿發一票 : ）