| International Conference on Learning Representations ICLR | |
|---|---|
| Branche | Künstliche Intelligenz |
| Erste Veranstaltung | 2013 |
| Website | iclr.cc |
| Letzte Veranstaltung | |
| Datum | 23. Apr. 2026 bis 27. Apr. 2026 |
| Veranstaltungsort | Rio de Janeiro |
| Nächste Veranstaltung | |
| Datum | 2027 |
| Veranstaltungsort | Kalifornien |


Die International Conference on Learning Representations (deutsch: „Internationale Konferenz über Lernrepräsentationen“, ICLR) ist eine wissenschaftliche Konferenz für maschinelles Lernen, die üblicherweise Ende April oder Anfang Mai eines jeden Jahres stattfindet. Zusammen mit NeurIPS und ICML zählt sie zu den drei wichtigsten und renommiertesten Fachkonferenzen im Bereich künstliche Intelligenz.
Die Konferenz umfasst Vorträge sowie mündliche und Poster-Präsentationen von Beiträgen, die im Open Peer Review akzeptiert wurden. Die Konferenz wurde 2012 von LeCun und Yoshua Bengio gegründet.
Die Anzahl der eingereichten (und angenommenen) Beiträge hat sich in den letzten Jahren rapide erhöht; von anfangs nur 67 (23) im ersten Jahr 2013 über 1013 (337) im Jahr 2018 bis auf 18.949 (5339) im Jahr 2026.
Während die ICML ihre Wurzeln stark in der Statistik und Theorie hat, liegt der Schwerpunkt der ICLR traditionell auf der Architektur und den Mechanismen neuronaler Netze und Deep Learning. Sie konzentriert sich besonders intensiv auf die Skalierbarkeit von Modellen, Computer Vision, Natural Language Processing (NLP) sowie die Repräsentation komplexer Datenstrukturen. Als jüngste der drei großen Konferenzen gilt sie zudem als Vorreiter für innovative Peer-Review-Verfahren (Open Review) und legt einen starken Fokus auf die empirische Leistungsfähigkeit und die interne Funktionsweise von Deep-Learning-Systemen. Anwendungsgebiete sind z. B. Bioinformatik, Spracherkennung, Gaming und Robotik. Sie ist jedoch nicht darauf beschränkt und bildet heute das ganze Spektrum maschinellen Lernens ab.
Die ICLR zieht regelmäßig große Sponsoren an, die auf diese Weise Zugang zu Forschungsergebnissen und Talenten im Bereich maschinelles Lernen suchen. Technologieunternehmen wie Google, Microsoft, Amazon, Meta und Apple gehören zu wiederkehrenden Sponsoren, veröffentlichen dort regelmäßig ihre eigenen Forschungsergebnisse und rekrutieren Forscher über die Konferenz.
| Year | Ort | Land | Anzahl von Teilnehmern | … aus so viel Ländern | Anzahl der eingereichten Beiträge | … davon angenommen | Annahmequote |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2026 | Rio de Janeiro | Brasilien | ? | 18.949 | 5339 | 28,18 % | |
| 2025 | Singapur | Singapur | ? | 11.672 | 3704 | 31,73 % | |
| 2024 | Wien | Österreich | 6533 | 79 | 7304 | 2260 | 30,94 % |
| 2023 | Kigali | Ruanda | 3758 | 73 | 4955 | 1575 | 31,79 % |
| 2022 | (online) | 5200 | 81 | 3422 | 1095 | 32,00 % | |
| 2021 | Wien | Österreich (online) | 6300 | 64 | 3014 | 860 | 28,53 % |
| 2020 | Addis Ababa | Äthiopien (online) | 5600 | 76 | 2594 | 687 | 26,48 % |
| 2019 | New Orleans, Louisiana | USA | 2600 | 50 | 1579 | 502 | 31,79 % |
| 2018 | Vancouver | Kanada | 1950 | 38 | 1013 | 337 | 33,27 % |
| 2017 | Toulon | Frankreich | ? | 490 | 198 | 40,41 % | |
| 2016 | San Juan, Puerto Rico | USA | ? | ? | |||
| 2015 | San Diego, Kalifornien | USA | ? | ? | |||
| 2014 | Banff National Park | Kanada | ? | 69 | 69 | 100 % | |
| 2013 | Scottsdale, Arizona | USA | ? | 67 | 23 | 34,33 % |