本文主要是介绍2月23日 | 清华、杜克、中科院等高校讲者开启NeurIPS 专场四,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!
点击蓝字
关注我们
AI TIME欢迎每一位AI爱好者的加入!
哔哩哔哩直播通道
扫码关注AI TIME哔哩哔哩官方账号预约直播
2023年2月23日(周四)
10:00-12:00 14:30-16:00
蒋子宇
Texas A&M 大学四年级博士。主要研究自监督学习以及稀疏化。
报告题目:
back razor: 基于自稀疏化的迁移学习显存优化
张进
清华大学大学交叉信息研究院三年级博士生。主要研究领域包括元强化学习、迁移强化学习
报告题目:
CUP:基于评论家的策略迁移
张一帆
新加坡国立大学博士,研究方向为Generalized ML和Distribution Shift Problem, 导师为Jiashi Feng和Bryan Hooi,目前在NeurIPS, ICML, ICLR等顶级国际会议发表多篇论文。个人学术主页:https://scholar.google.com/citations?user=zuYIUJEAAAAJ&hl=en
报告题目:
解决测试类别分布未知的长尾识别问题的多专家自监督聚合算法
水泽人
美国明尼苏达大学博士生,研究方向为AI4Science,推荐系统
报告题目:
将领域知识引入神经网络以预测材料性质
王欢
美国东北大学四年级博士生, 研究方向为高性能深度学习, 神经网络压缩/加速/可解释性, 专注神经辐射场和基础模型的压缩
报告题目:
如何度量知识蒸馏中不同数据增强方法的好坏? 一种统计学视角
孙若溪
哥伦比亚大学博士,谷歌云计算研究员
报告题目:
GNN的预训练时候是否对分子应用有帮助?
熊致韩
华盛顿大学计算机博士生
报告题目:
在拥堵博弈中用老虎机反馈学习
王铭泽
北京大学数学科学学院二年级直博生,研究方向是深度学习理论与非凸优化,导师 Prof. Weinan E (鄂维南)。个人主页:https://wmz9.github.io/
报告题目:
训练温和参数化神经网络的前期收敛与全局收敛
李江梦
中国科学院软件研究所博士生,方向为自监督学习、图神经网络、因果推理、域自适应等,在ICML、NeurIPS、AAAI、IJCAI等会议及TKDE、IJCV等期刊上发表多篇文章。
报告题目:
基于元维度掩码的自监督表示学习
金明
澳大利亚蒙纳士大学博士生,师从Shirui Pan (潘世瑞) 与 Yuan-Fang Li (李元放) ;主要研究方向是图机器学习,包括但不限于动态图神经网络,时空图预测,图谱神经网络等 (详见https://mingjin.dev/)
报告题目:
神经时间游走:连续动态图上的表征学习
胥海明
澳大利亚阿德莱德大学博士生,研究方向半监督学习(视觉/自然语言处理相关任务),开放域分割等
报告题目:
基于原型一致性正则化的半监督语义分割
肖傲然
南洋理工大学(新加坡)计算机学院四年级博士生,研究方向包括点云处理,域泛化学习等
报告题目:
PolarMix:一种LiDAR点云的通用数据增强技术
王子泰
中国科学院信息工程研究所四年级直博生,研究方向为机器学习与数据挖掘,尤其关注排序指标及其优化,在T-PAMI、NeurIPS等CCF-A 类期刊/会议上发表多篇论文
报告题目:
OpenAUC:面向AUC的开放域识别
包世龙
中国科学院信息工程研究所博士生,研究方向主要包括协同排序问题、AUC优化、对抗鲁棒性等,在T-PAMI、NeurIPS、ICML等CCF-A 类期刊/会议上发表多篇论文
报告题目:
一种多样性促进的协同度量学习算法
大家可以在群内进行提问,请添加“AI TIME小助手(微信号:AITIME_HY)”,回复“NeurIPS”,将拉您进“AI TIME NeurIPS交流群”!
AI TIME微信小助手
往期精彩文章推荐
记得关注我们呀!每天都有新知识!
关于AI TIME
AI TIME源起于2019年,旨在发扬科学思辨精神,邀请各界人士对人工智能理论、算法和场景应用的本质问题进行探索,加强思想碰撞,链接全球AI学者、行业专家和爱好者,希望以辩论的形式,探讨人工智能和人类未来之间的矛盾,探索人工智能领域的未来。
迄今为止,AI TIME已经邀请了900多位海内外讲者,举办了逾450场活动,超500万人次观看。
我知道你
在看
哦
~
点击 阅读原文 预约直播!
这篇关于2月23日 | 清华、杜克、中科院等高校讲者开启NeurIPS 专场四的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!