神经信息处理系统大会

机器学习与数据挖掘
范式 监督学习 無監督學習 線上機器學習 元学习（英语：Meta-learning (computer science)） 半监督学习 自监督学习 强化学习 基于规则的机器学习（英语：Rule-based machine learning） 量子機器學習
问题 统计分类 生成模型 迴歸分析 聚类分析 降维 密度估计（英语：density estimation） 异常检测 数据清洗 自动机器学习 关联规则学习 語意分析 结构预测（英语：Structured prediction） 特征工程 表征学习 排序学习（英语：Learning to rank） 语法归纳（英语：Grammar induction） 本体学习（英语：Ontology learning） 多模态学习
监督学习 (分类 · 回归) 学徒学习（英语：Apprenticeship learning） 决策树学习 集成学习 Bagging 提升方法 随机森林 k-NN 線性回歸 朴素贝叶斯 人工神经网络 邏輯斯諦迴歸 感知器 相关向量机（RVM） 支持向量机（SVM） 迁移学习 微调
聚类分析 BIRCH CURE算法（英语：CURE algorithm） 层次 k-平均 Fuzzy 期望最大化（EM） DBSCAN OPTICS 均值飘移（英语：Mean shift）
降维 因素分析 CCA ICA LDA NMF（英语：Non-negative matrix factorization） PCA PGD（英语：Proper generalized decomposition） t-SNE（英语：t-distributed stochastic neighbor embedding） SDL
结构预测（英语：Structured prediction） 圖模式 貝氏網路 條件隨機域 隐马尔可夫模型
异常检测 RANSAC k-NN 局部异常因子（英语：Local outlier factor） 孤立森林（英语：Isolation forest）
人工神经网络 自编码器 認知計算 深度学习 DeepDream（英语：DeepDream） 多层感知器 RNN LSTM GRU（英语：Gated recurrent unit） ESN（英语：Echo state network） 储备池计算（英语：reservoir computing） 受限玻尔兹曼机 GAN SOM CNN U-Net Transformer Vision（英语：Vision transformer） Mamba 脉冲神经网络（英语：Spiking neural network） Memtransistor（英语：Memtransistor） 电化学RAM（英语：Electrochemical RAM）（ECRAM）
强化学习 Q学习 SARSA 时序差分（TD） 多智能体（英语：Multi-agent reinforcement learning） Self-play（英语：Self-play (reinforcement learning technique)） RLHF
与人类学习 主动学习（英语：Active learning (machine learning)） 众包 Human-in-the-loop（英语：Human-in-the-loop）
模型诊断 学习曲线（英语：Learning curve (machine learning)）
数学基础 内核机器（英语：Kernel machines） 偏差–方差困境（英语：Bias–variance tradeoff） 计算学习理论（英语：Computational learning theory） 经验风险最小化 奥卡姆学习（英语：Occam learning） PAC学习（英语：Probably approximately correct learning） 统计学习 VC理论
大会与出版物 NeurIPS ICML（英语：International Conference on Machine Learning） ICLR ML（英语：Machine Learning (journal)） JMLR（英语：Journal of Machine Learning Research）
相关条目 人工智能术语（英语：Glossary of artificial intelligence） 机器学习研究数据集列表（英语：List of datasets for machine-learning research） 机器学习概要（英语：Outline of machine learning）
查 论 编

神经信息处理系统大会（英語：Conference on Neural Information Processing Systems，NeurIPS），前称NIPS，是一个机器学习和計算神經科學领域的学术会议，每年12月举行。

1986年，加利福尼亚理工学院和贝尔实验室的学者提出设想。1987年首届举办。^[1]2000年前举办地均在美国丹佛，此后曾在美国、西班牙、加拿大多地举办。2015年会议为单轨制（single-track），2015年后改为双轨制（double-track）。

由于nips也有乳头的意义，并遭人恶意炒作，曾有呼吁要求会议改名。2018年3月约翰霍普金斯大学超过120 位教授及学生向NIPS董事会发了一封公开信，要求改名以避免该缩写产生“容易遭受性骚扰的恶劣环境”。同年10月底董事会表示不会改名，引发了新一轮的抗议活动，相关的更名请愿获得接近2000人连署支持。2018年11月17日，董事会迫于压力正式将会议简称改为NeurIPS。^[2][3]

• 1987–2000年: 美国丹佛
• 2001–2010年: 加拿大溫哥華
• 2011年: 西班牙格拉纳达
• 2012、2013年: 美国斯德特莱恩（英语：Stateline, Nevada）
• 2014、2015年: 加拿大蒙特利尔
• 2016年: 西班牙巴塞罗那
• 2017年: 美国长滩
• 2018年: 加拿大蒙特利尔
• 2019年: 加拿大溫哥華
• 2020年: 加拿大溫哥華（线上）
• 2021年: 线上
• 2022年: 美国新奥尔良