两篇论文从两种不同的角度来描述研究者们对于泛化能力的理解和解释。

2019 年，NeurIPS 接受与元学习相关的研究论文约有 20 余篇。元学习（Meta-Learning）是近几年的研究热点，其目的是基于少量无标签数据实现快速有效的学习。本文对本次接收的元学习论文进行了梳理和解读。

本文介绍了 3 篇优化相关的 NeurIPS 2018 论文。

本文介绍了三篇关于生物学与学习算法的 NeurIPS 2018 论文。

机器之心带你提前看NeurIPS 2018论文。

在目前发布的神经网络的论文之中，有不少研究将目光转向了对模型稳健性的探索，如超参数设置或模型结构对神经网络损失函数的空间分布的影响。

本文从深度推理学习中的图网络与关系表征入手介绍相关 NeurIPS 2018 论文。