引言
ICLR2023的评审结果已经正式发布！所以本文首先必须要给大家同步一下ICLR2023最新官方评审结果；然后作者整理ICLR会议介绍，让你一文了解ICLR国际顶会；接着整理历年ICLR会议情况；最后，附上历年ICLR会议论文下载（自2017年到2023年）。
ICLR2023评审情况
今年的ICLR2023共计提交6300份初始摘要和4922份经过审查的提交，其中经过审查提交相比上一年增加了32.2%。在4922份提交内容中，99%的内容至少有3个评论，总共有超过18500个评论。按照Open Review评审制度，目前ICLR已经进入讨论阶段。
在4922份提交内容中，主要涉及13个研究方向，具体有：
- 1、AI应用应用，例如：语音处理、计算机视觉、自然语言处理等
- 2、深度学习和表示学习
- 3、通用机器学习
- 4、生成模型
- 5、基础设施，例如：数据集、竞赛、实现、库等
- 6、科学领域的机器学习，例如：生物学、物理学、健康科学、社会科学、气候/可持续性等
- 7、神经科学与认知科学，例如：神经编码、脑机接口等
- 8、优化，例如：凸优化、非凸优化等
- 9、概率方法，例如：变分推理、因果推理、高斯过程等
- 10、强化学习，例如：决策和控制，计划，分层RL，机器人等
- 11、机器学习的社会方面，例如：人工智能安全、公平、隐私、可解释性、人与人工智能交互、伦理等
- 12、理论，例如：如控制理论、学习理论、算法博弈论。
- 13、无监督学习和自监督学习
ICLR详细介绍
ICLR，全称为「International Conference on Learning Representations」（国际学习表征会议），2013 年5月2日至5月4日在美国亚利桑那州斯科茨代尔顺利举办了第一届ICLR会议。该会议是一年一度的会议，截止到2022年它已经举办了10届，而今年的（2023年）5月1日至5日，将在基加利会议中心完成ICLR的第十一届会议。
该会议被学术研究者们广泛认可，被认为是「深度学习的顶级会议」，国内评价A类会议。为什么ICLR为什么会成为深度学习领域的顶会呢？首先该会议由深度学习三大巨头之二的Yoshua Bengio和Yann LeCun 牵头创办。其中Yoshua Bengio 是蒙特利尔大学教授，深度学习三巨头之一，他领导蒙特利尔大学的人工智能实验室MILA进行 AI 技术的学术研究。MILA 是世界上最大的人工智能研究中心之一，与谷歌也有着密切的合作。Yann LeCun同为深度学习三巨头之一的他现任 Facebook 人工智能研究院FAIR院长、纽约大学教授。作为卷积神经网络之父，他为深度学习的发展和创新作出了重要贡献。
会议创建的初衷
第一届ICLR会议 Bengio 和 LeCun发表的公开信上说到：众所周知，数据的应用表征对于机器学习的性能有着重要影响。表征学习的迅猛发展也伴随着不少问题，比如我们如何更好地从数据中学习更具含义及有效的表征。我们对这个领域展开了探索，包括了深度学习、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问题。尽管表征学习对于机器学习及包括视觉、语音、音频及 NLP 领域起着至关重要的作用，目前还缺乏一个场所，能够让学者们交流分享该领域所关心的话题。ICLR 的宗旨正是填补这一鸿沟。总结一句话就是说，ICLR 希望能为深度学习提供一个专业化的交流平台，并且推行的 Open Review 评审制度（该制度就是公开对投稿文章的审评意见，每个人都可以看到）。
Open Review 评审制度
目前的论文审核主要分为单盲（single-blind review）、双盲（double-blind review）及开放评审（open review）等多种形式。单盲评审的含义非常简单，即评审知道作者的名字、学校等身份信息，但作者并不知道评审论文的人是谁；而双盲评审则是双方都不知晓彼此的身份信息。这两种方式为较多学术会议及期刊评审论文的主要途径。
单盲评审的优势非常明显，即评审处于匿名身份，可以让评审免受压力，但评审由于知道了论文的作者信息，则非常有可能产生刻板印象，产生不够客观的评审结果。比如，对于比较有名的学者，评审会对论文的质量产生预设。而双盲评审则能够大幅降低作者个人信息所带来的附加效应，不过，评审也非常有可能从行文、主题中判断作者的信息。
而Open Review则非常不同，根据规定，所有提交的论文都会公开姓名等信息，并且接受所有同行的评价及提问（open peer review），任何学者都可或匿名或实名地评价论文。而在公开评审结束后，论文作者也能够对论文进行调整和修改。
ICLR 虽然并不一定是第一个采用Open Review进行论文评审的机构，但一定是做得最公开、影响范围最大的一个会议。目前ICLR的历届所有论文及评审讨论的内容，都完整地保存在OpenReview上，它也是ICLR的官方投稿入口。OpenReview.net 是马萨诸塞大学阿默斯特学院 Andrew McCAllum 为 ICLR 2013 牵头创办的一个公开评审系统，秉承公开同行评审、公开发表、公开来源、公开讨论、公开引导、公开推荐、公开 API 及开源等八大原则，得到了 Facebook、Google、NSF 和马萨诸塞大学阿默斯特中心等机构的支持。此外，目前它也接受其它学术会议的论文投递。
近年ICLR会议情况
2017年ICLR国际会议于当年4月24日至4月26日在法国土伦顺利举办，该年会议的论文接受可以分为四个模块，具体情况如下：poster-paper共183篇，oral-paper（上台演讲）共15篇，Workshop共47篇，共计接受245篇文章，被拒论文（reject-paper）共计245篇，接受率为：37.35%。
2018年ICLR国际会议于当年4月30日至5月3日在加拿大温哥华会议中心顺利举办，该年会议的论文接受同样是分为四个模块，具体情况如下：poster-paper共313篇，oral-paper（上台演讲）共23篇，Workshop共89篇，共计接受425篇文章，被拒论文（reject-paper）共计486篇，接受率为：34.36%。
2019年ICLR国际会议于当年5月6日至5月9日在新奥尔良顺利举办，该年会议的论文接受同样是分为三个模块（因为该年workshop不在单独列出来），具体情况如下：poster-paper共478篇，oral-paper（上台演讲）共24篇，共计接受502篇文章，被拒论文（reject-paper）共计1077篇，接受率为：30.74%。
2020年ICLR国际会议，受疫情影响，于当年4月26日至4月30日在线上顺利举办，ICLR2020成为了历届规模最大的会议，参加人数暴增了一倍。该年会议的论文接受同样是分为三个模块（因为该年workshop不在单独列出来），具体情况如下：poster-paper共523篇，Spotlight-paper（焦点论文）共107篇，演讲Talk共48篇，共计接受678篇文章，被拒论文（reject-paper）共计1907篇，接受率为：26.48%。
2021年ICLR国际会议因疫情影响于当年5月4-8日线上举办。ICLR2021一共有2997篇有效论文投稿，最后一共860篇被接收，录取率达到了28.7%，相比去年的26.48%有提升，与其他一些AI顶会大幅降低接收率相比，ICLR 似乎显得更加友好。
2022年ICLR国际会议因疫情影响于当年4月25日至29日在线上举办。ICLR2022一共有3391篇有效投稿，有54篇Oral（口头报告）论文和176篇Spolight论文，论文接收总数1095篇，，论文接收率 32.3%。今年的大会不论是投稿量还是接收量都创了新高。
2023年ICLR国际会议计划于2023年5月1日至5日在基加利会议中心举行。ICLR2023共计有4922篇有效投稿，相比上一年增加了32.2%。论文接受目前暂定。
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