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会议状态	征稿结束	网站	https://www.acml-conf.org/2026/
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会议简介重要信息征稿主题主讲嘉宾会议投稿联系方式

会议简介 Brief Introduction01

第十八届亚洲机器学习大会（ACML 2026）将于2026年12月1日至4日在澳大利亚墨尔本举行。本次大会旨在为机器学习及相关领域的研究人员提供一个重要的国际交流平台，分享他们的新思路、最新进展和研究成果。主要面向机器学习及其相关领域的研究人员、学者和从业人员，为学术界和产业界提供交流最新研究成果、探讨前沿技术和促进学术合作的平台。会议重点关注机器学习理论、算法、方法及其实际应用，涵盖监督学习、无监督学习、深度学习、强化学习、生成式人工智能、表示学习、优化、概率模型以及机器学习在计算机视觉、自然语言处理、数据挖掘等领域中的应用。

重要信息 Highlights02

1、组委会

大会主席：

Dinh Phung，莫纳什大学
Tongliang Liu，悉尼大学
Simon Lucey，阿德莱德大学

程序委员会主席：

Andy Song，皇家墨尔本理工大学
Bo Han，香港浸会大学
Sarah Erfani，墨尔本大学

当地事务主席：

Feng Liu，墨尔本大学
Mahsa Salehi，莫纳什大学
Wei Luo，迪肯大学
Du Yong Kim，皇家墨尔本理工大学

期刊赛道主席：

Piotr Koniusz，新南威尔士大学
Ling Pan，香港科技大学

研讨会主席）：

Zhen Fang，悉尼科技大学
Yuko Kuroki，Intesa Sanpaolo人工智能研究中心 & 马萨诸塞大学波士顿分校
Miao Xu，昆士兰大学

教程主席：

Russell Tsuchida，莫纳什大学
He Zhao，澳大利亚联邦科学与工业研究组织（CSIRO）
Mingming Gong，墨尔本大学

网站主席：

Xikun Zhang，皇家墨尔本理工大学
Yu Yao，悉尼大学

另外，官网目前还列出了以下组委会职位：

工作流程主席：

Estrid He，皇家墨尔本理工大学
Xinshu Li，莫纳什大学
Junhao Dong，南洋理工大学

学术伦理主席：

Sebastian Haan，悉尼大学
Linhao Luo，莫纳什大学

赞助主席：

Xin Yu，昆士兰大学

征稿主题 Call for Paper03

通用机器学习
- 主动学习
- 贝叶斯机器学习
- 聚类
- 模仿学习
- 学习排序
- 元学习
- 多目标学习
- 多示例学习
- 多任务学习
- 神经符号方法
- 在线学习
- 优化
- 强化学习
- 关系学习
- 自主学习
- 半监督学习
- 结构化输出学习
- 监督式学习
- 迁移学习
- 无监督学习
- 弱监督学习
- 利用噪声标签进行学习
- 持续/终身学习
- 少样本学习和零样本学习
- 分布外概括
- 其他机器学习方法
深度学习
- 架构
- 深度强化学习
- 生成模型
- 多模态学习
- 大型语言模型和其他基础模型
- 深度学习理论
- 表征学习
- 深度学习的其他主题
生成式人工智能
- 多模态生成模型
- 可控和条件生成
- 编辑、修复和风格迁移
- 评估
- 创意应用（艺术、音乐、媒体）
理论
- 强盗
- 计算学习理论
- 博弈论
- 优化
- 统计学习理论
- 其他理论
数据集和可重复性
- 实现、库
- 机器学习数据集和基准测试
- 合成数据生成
- 可复现机器学习研究的其他主题
可信赖的机器学习
- 问责制、可解释性、透明度
- 对抗学习
- 因果关系
- 公平
- 隐私
- 鲁棒性
- 自动机器学习
- 人工智能安全与一致性
- 幻觉缓解和可靠性
- 可信机器学习的其他主题
知识密集型系统中的学习
- 知识完善与理论修订
- 多策略学习
- 检索增强生成（RAG）
- 知识增强型基础模型
- 其他系统
应用程序
- 生物信息学
- 生物医学信息学
- 气候科学
- 协同过滤
- 计算机视觉
- 卫生保健
- 人类活动识别
- 信息检索
- 自然语言处理
- 社会公益
- 社交网络
- 网络搜索
- 机器学习在科学发现中的应用
- 其他应用

主讲嘉宾 Keynote speaker 04

Subbarao Kambhampati · 亚利桑那州立大学
是亚利桑那州立大学计算机科学与工程系的教授，自1991年起在该校任教。他是美国人工智能协会（AAAI）、美国科学促进会（AAAS）和美国计算机协会（ACM）的会士，并曾担任AAAI主席。他的研究重点是人机交互人工智能系统，包括规划、决策以及人工智能与人类协作融合所面临的挑战。他曾荣获多项奖项，包括多项谷歌研究奖、IBM教员奖以及2025年AAAI/EAAI帕特里克·H·温斯顿杰出教育家奖。他曾担任2005年AAAI年会程序委员会主席和2016年IJCAI大会主席。
Tim Baldwin · MBZUAI 和墨尔本大学
穆罕默德·本·扎耶德人工智能大学（MBZUAI）的自然语言处理教授，同时也是墨尔本大学计算机与信息系统学院的墨尔本桂冠教授。他的研究涵盖自然语言处理的广泛领域，包括语言识别、词汇语义、社交媒体分析以及自然语言处理中的公平性。他曾于2022年担任计算语言学协会（ACL）主席，并且是国际计算语言学委员会的常任委员。他领导了众多由澳大利亚研究理事会（ARC）资助的项目，并因其在多语言和噪声文本处理领域的贡献而广受认可。
Angela Yao · 新加坡国立大学
新加坡国立大学计算机学院的副教授，领导计算机视觉与机器学习研究组。她的研究涵盖从底层图像处理到高层语义理解的各个层面，重点研究姿态估计、活动识别和图像分割。她是新加坡国家研究基金会（NRF Singapore）的研究员，并曾获得新加坡教育部、新加坡人工智能协会、Meta公司和华为的研究资助。在加入新加坡国立大学之前，她曾在波恩大学领导视觉计算研究组，联合创办了一家智能停车系统初创公司，并在苏黎世联邦理工学院获得博士学位。她拥有多伦多大学工程科学学位。