NeurIPS，全称神经信息处理系统大会(Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems），自1987年诞生至今已有32年的历史，一直以来备受学术界和产业界的高度关注。NeurIPS为人工智能领域的A类会议，同时也是人工智能领域最富盛名的年度会议之一。
据官方消息，今年NeurIPS会议的论文投稿量再创造新高，共收到6743篇投稿，最终录取1428篇论文，36篇oral，录取率为21.2%。
今年的参会人数也再创新高，参会总人数已经突破了13000人，相比去年参会的9000人增加了近一半。由于报名人数过多。今年大会组织者甚至更改了抢票规则，将“先到先得”原则更改为“抽奖”原则。
现场图片：
NeurIPS 官方公布了最引人关注的杰出论文等奖项的评选结果。
值得注意的是 ，除了杰出论文奖（Outstanding Paper Award）和经典论文奖（Test of Time Award），今年组委会还增设了「杰出新方向论文奖」，以此表彰在「面向未来研究的创新途径」方面表现优秀的研究者。
杰出论文奖
论文名称：Distribution-Independent PAC Learning of Halfspaces with Massart Noise
作者：Ilias Diakonikolas、Themis Gouleakis、Christos Tzamos
机构：威斯康辛大学麦迪逊分校、马普所
论文地址：https://papers.nips.cc/paper/8722-distribution-independent-pac-learning-of-halfspaces-with-massart-noise
杰出新方向论文奖
论文名称：Uniform convergence may be unable to explain generalization in deep learning
作者：Vaishnavh Nagarajan、J. Zico Kolter
机构：卡耐基梅隆大学、博世人工智能中心
论文地址：https://papers.nips.cc/paper/8722-distribution-independent-pac-learning-of-halfspaces-with-massart-noise
杰出论文奖荣誉提名
论文名称：Nonparametric density estimation & convergence of GANs under Besov IPM losses
作者：Ananya Uppal、Shashank Singh、Barnabás Póczos
机构：卡耐基梅隆大学
论文地址：https://papers.nips.cc/paper/9109-nonparametric-density-estimation-convergence-rates-for-gans-under-besov-ipm-losses
评审者认为这篇论文对于非参数化估计和 GAN 的研究工作有非常深远的影响。
论文名称：Fast and Accurate Least-Mean-Squares Solvers
作者：Alaa Maalouf、Ibrahim Jubran、Dan Feldman
机构：以色列海法大学
论文地址：https://papers.nips.cc/paper/9040-fast-and-accurate-least-mean-squares-solvers
杰出新方向论文奖荣誉提名
论文名称：Putting An End to End-to-End: Gradient-Isolated Learning of Representations
作者：Sindy Löwe、Peter O’Connor、Bastiaan Veeling
机构：阿姆斯特丹大学
论文地址：https://papers.nips.cc/paper/8568-putting-an-end-to-end-to-end-gradient-isolated-learning-of-representations
论文名称：Scene Representation Networks: Continuous 3D-Structure-Aware Neural Scene Representations
作者：Vincent Sitzmann 、Michael Zollhöfer、Gordon Wetzstein
机构：斯坦福大学
论文地址：https://papers.nips.cc/paper/8396-scene-representation-networks-continuous-3d-structure-aware-neural-scene-representations
经典论文奖（Test of Time Award）
去年，NeurIPS 大会的经典论文奖发给了 NEC 和谷歌的研究者。经典论文奖的授予原则为「重要贡献、持久影响和广泛吸引力」，本届大会从 2009 年 NIPS 的 18 篇引用最多的论文中选出了持续影响力最高、对研究领域具有杰出贡献的研究。
最终，今年的这一奖项授予 NIPS 2009 论文《Dual Averaging Method for Regularized Stochastic Learning and Online Optimization》及其作者，微软首席研究员 Lin Xiao。Lin Xiao 曾就读于北京航空航天大学和斯坦福大学，自 2006 年起就职于微软研究院。
论文链接：https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/02/xiao10JMLR.pdf
最后，NeurIPS 还公布了后年大会的举办地点：在明年继续在温哥华举办一届之后，NeurIPS 2021 将移师澳大利亚城市悉尼。
