史上首次在非洲舉行的 AI 線上頂會——ICLR 2020 將於今日於埃塞俄比亞首都亞斯亞貝巴正式開幕。
來自機器學習領域的衆多大牛,諸如機器學習泰斗、美國三院院士 Michael I. Jordan,“卷積網絡之父”Yann LeCun、Facebook 人工智能研究院(FAIR)首席科學家 Devi Parikh 等都將帶來多場特邀線上報告,大家拿好小板凳坐等收看哦!
ICLR 2020 上華人表現亮眼
近日,AMiner 發佈的 ICLR 八年以來論文被引量最高的 50 名華人學者榜單,受到了衆多好評。有人評論:看到了那麼多華人作者,看到衆多中國高校與世界名校並列,令人激動!
感慨於中國力量在人工智能領域的快速崛起,而這股力量也早已經從工業界延伸到了學術界。
今天再來看看 ICLR 2020 上華人學者的表現究竟如何?
在 ICLR 2020 論文入選的 2566 位作者中,共有 655 位華人學者,其中有 2 人發表 7 篇論文,1 人發表 6 篇,1 人發表 5 篇,5 人入選 4 篇,17 人入選 3 篇,101 位入選 2 篇論文。
其中一作華人學生共有 212 人。以一作身份發表 3 篇論文的有 1 人,發表 2 篇的共有 8 人。
在這些華人作者中,有少部分是已經卓有名氣的學術大咖,而更多的是涌現出的學術新星。
下圖爲入選 3 篇以上的華人學者。
ICLR 2020 上的華人明星
我們來詳細看看 ICLR 2020 發文 4 篇以上的華人學者都有哪些呢?
朱軍
朱軍教授此次共有 7 篇論文入選,與宋樂並列於 ICLR 2020 華人貢獻榜首位。
他是清華大學計算機系的教授、智能技術與系統國家重點實驗室副主任。他在清華大學獲得計算機學士和博士學位,之後在卡內基梅隆大學做博士後,2011 年回清華任教。2013 年,朱軍曾入選 IEEE Intelligent Systems 的“人工智能 10 大新星”(AI’s 10 to Watch)。他的研究領域主要爲機器學習、數據挖掘、非參數化貝葉斯方法、最大間隔學習等,已連續多年在機器學習頂級國際會議和期刊 ICML、NeurIPS、JMLR、PAMI 等發表論文 100 餘篇。
入選論文:
Lazy-CFR: fast and near-optimal regret minimization for extensive games with imperfect information
Mixup Inference: Better Exploiting Mixup to Defend Adversarial Attacks
Rethinking Softmax Cross-Entropy Loss for Adversarial Robustness
SUMO: Unbiased Estimation of Log Marginal Probability for Latent Variable Models
SVQN: Sequential Variational Soft Q-Learning Networks
To Relieve Your Headache of Training an MRF, Take AdVIL
宋樂
佐治亞理工學院宋樂教授此次共有 7 篇論文入選,在 NeurIPS 2019 中他也有 5 篇入選,絕對的高產作者。
宋樂是佐治亞理工學院計算科學與工程系終身副教授,機器學習中心副主任。他從悉尼大學和 NICTA 獲得機器學習博士學位,在卡內基梅隆大學讀完博士後,曾加入 Google 的機器學習部門從事研究工作。他的主要研究方向主要包括核函數和深度學習的嵌入方法,機器學習的大規模算法和高效系統以及靜態和動態網絡分析等等。他曾獲得過多項機器學習頂級國際獎項,包括 NIPS’17 機器學習與材料科學研討會最佳論文獎,Recsys'16 深度學習與推薦系統研討會最佳論文獎等。
入選論文:
Double Neural Counterfactual Regret Minimization
Efficient Probabilistic Logic Reasoning with Graph Neural Networks
GLAD: Learning Sparse Graph Recovery
Hoppity: Learning Graph Transformations to Detect and Fix Bugs in Programs
Learn to Explain Efficiently via Neural Logic Inductive Learning
Learning to Plan in High Dimensions via Neural Exploration-Exploitation Trees
RNA Secondary Structure Prediction By Learning Unrolled Algorithms
王立威
北京大學王立威教授在 ICLR 2020 中共有 6 篇入選。
王立威教授在清華大學取得本科和碩士學位,在北京大學數學學院獲博士學位。自2005 年起在北京大學信息學院任教。他的主要研究興趣爲機器學習理論,在機器學習頂級會議 NeurIPS、COLT、ICML 和頂級期刊 JMLR、 PAMI 發表論文 60 餘篇。其中 2008 年發表於機器學習理論最高會議 COLT 的論文 On the Margin Explanation of Boosting Algorithms 是中國大陸學者在該會議上的首篇論文。他於 2010 年入選 AI’s 10 to Watch,是首位獲得該獎項的亞洲學者。
入選論文:
Distributed Bandit Learning: Near-Optimal Regret with Efficient Communication
Learning to Group: A Bottom-Up Framework for 3D Part Discovery in Unseen Categories
MACER: Attack-free and Scalable Robust Training via Maximizing Certified Radius
Nesterov Accelerated Gradient and Scale Invariance for Adversarial Attacks
Q-learning with UCB Exploration is Sample Efficient for Infinite-Horizon MDP
Robust Local Features for Improving the Generalization of Adversarial Training
馮佳時
新加坡國立大學助理教授馮佳時共有 5 篇論文入選 ICLR 2020。
馮佳時,現任新加坡國立大學電子與計算機工程系助理教授,機器學習與視覺實驗室負責人。中國科學技術大學自動化系學士,新加坡國立大學電子與計算機工程系博士,曾在加州大學伯克利分校人工智能實驗室做博士後研究。現研究方向爲圖像識別、深度學習及面向大數據的魯棒機器學習。他曾獲 ICCV’2015 TASK-CV 最佳論文獎,目前已在計算機視覺、機器學習領域頂會及期刊發表論文 60 餘篇。
入選論文:
Decoupling Representation and Classifier for Long-Tailed Recognition
Neural Epitome Search for Architecture-Agnostic Network Compression
On Robustness of Neural Ordinary Differential Equations
Query-efficient Meta Attack to Deep Neural Networks
ReClor: A Reading Comprehension Dataset Requiring Logical Reasoning
四篇論文入選的華人學者
顧全全此次有 4 篇入選,而在 NeurIPS 2019 中他有 6 篇論文入選。
顧全全目前是加州大學洛杉磯分校計算機科學的助理教授,統計機器學習實驗室的負責人。他本科、碩士都就讀於清華大學,在伊利諾伊大學香檳分校獲得計算機科學博士學位,師從數據挖掘領域的泰斗韓家煒教授;先後擔任普林斯頓大學博士後、美國弗吉尼亞大學助理教授。他的研究方向是統計機器學習,重點是開發和分析機器學習的非凸優化算法等。他曾獲得過美國國家科學基金會頒發的“傑出青年學者成就獎”。
Bo Li,伊利諾伊大學香檳分校計算機科學系的助理教授。她於 2016 年獲得範德比爾特大學博士學位,曾是賽門鐵克研究實驗室研究生獎學金的獲得者。她的研究興趣在於對抗性的深度學習、安全性、隱私和博弈論。她開發並分析了可伸縮的健壯學習框架,用於在對抗規避攻擊的環境中學習算法。
周明遠,德克薩斯大學奧斯汀分校的統計學助理教授,也是自然科學學院統計與數據科學系的核心教員。他本科畢業於南京大學,在中國科學院取得碩士學位,後在杜克大學獲得博士學位。他的研究領域主要包括貝葉斯統計和機器學習等。
Zhangyang Wang,德州農工大學計算機科學與工程系的助理教授。他在伊利諾伊大學香檳分校電氣與計算機工程獲得博士學位。他的研究興趣包括機器學習、深度學習、計算機視覺、圖像和視頻處理優化等。
Jiatao Gu ,Facebook 人工智能研究中心的研究科學家。他研究興趣在於將深度學習方法應用於自然語言處理(NLP)問題。
ICLR 2020 涌現的學術新星
以下這些同學在此屆 ICLR 上都有着格外亮眼的表現。
瑞士洛桑聯邦理工計算機與通信科學學院的三年級博士生 Tao Lin,以一作身份發文三篇。Tao Lin 本科畢業於浙江大學,在洛桑理工學院獲得通信系統專業碩士學位。他的研究興趣主要在於分佈式機器學習/深度學習、機器學習和優化和表象學習。
以一作身份發文兩篇的華人學生共有 8 位,他們分別是清華大學信息交叉學院的碩士研究生 Tonghan Wang,加州大學洛杉磯分校計算機科學系博士生 Difan Zou,美國亞利桑那州立大學的博士生 Tianshu Yu,美國愛荷華大學的計算機科學系博士生 Mingrui Liu,卡內基梅隆大學計算機科學學院語言技術研究所的博士生何俊賢,清華大學計算機科學與技術系博士生 Tianyu Pang,普林斯頓大學計算機科學系的博士生胡威,斯坦福大學博士生 Weihua Hu。
以下三位同學也有三篇論文入選,佐治亞理工學院的博士生陳心詩,其中以一作身份發文一篇;普林斯頓大學計算機科學的博士生李志遠,其中以一作身份發文一篇,在 NeurIPS 2019 中他也有兩篇論文入選;加州大學洛杉磯分校計算機科學系的博士生 Huan Zhang,以一作身份發文一篇,在 NeurIPS 2019 中他同樣有兩篇論文入選。Huan Zhang,以一作身份發文一篇,在 NeurIPS 2019 中他同樣有兩篇論文入選。
可以看出,華人力量幾乎佔據了 ICLR 2020 的半壁江山,表現令人驚喜。
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