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ICLR 入选 oral paper 的 15 篇论文、53 位作者中,只有这三张华人面孔 | ICLR 2017

本文作者: 奕欣 2017-04-21 17:40 专题:ICLR 2017
导语:本次 ICLR 2017 共有 490 篇投递论文,其中 15 篇当选 oral paper,而 53 位作者中只有三位华人,而他们的履历同样不俗。

ICLR 入选 oral paper 的 15 篇论文、53 位作者中,只有这三张华人面孔 | ICLR 2017

雷锋网AI科技评论按:ICLR 2017 将于4月24-26日在法国土伦举行,届时雷锋网AI科技评论的编辑们也将前往法国带来一线报道。在这个深度学习会议举办之前,雷锋网也将围绕会议议程及论文介绍展开一系列的覆盖和专题报道,敬请期待。

本次 ICLR 2017 共有 490 篇投递论文,其中 15 篇当选 oral paper。雷锋网AI科技评论研究了一番作者名单后,发现 53 位作者中只有三位华人,而他们的履历同样不俗。

Chiyuan Zhang(张驰原)

ICLR 入选 oral paper 的 15 篇论文、53 位作者中,只有这三张华人面孔 | ICLR 2017

张驰原毕业于浙江大学计算机学院,本科及研究生期间曾担任微软科技俱乐部负责人及主席。2012 年硕士毕业后赴 MIT 攻读博士学位,目前在 CSAIL 做研究。

张驰原的个人主页上写道,「我感兴趣的研究方向是理解机器及人类智能,并且将这些计算模型应用于语音、视觉及其它许多相关领域的数据标记分析上。当然,我也对深度学习兴趣盎然。

今年,张驰原凭借与 Samy Bengio, Moritz Hardt, Benjamin Recht, Oriol Vinyals 等大神合作的《Understanding deep learning requires rethinking generalization》拿下 ICLR 2017 最佳论文。而早在此前,他也在 INTERSPEECH 2014 获得了最佳学生论文。此外,他也有多篇论文入选 NIPS、KDD、ICASSP 等学术会议。

他的前同事 Jack Tang 在 LinkedIn 的推荐信中这样称赞他:

「驰原是一个技术天才,在数学领域非常聪明。我曾与驰原合作过两个项目,因这个年轻人快速的学习能力及高质量的编程水平而受益良多是。如果我的公司再有钱一点儿,我会邀请他来担任我们的首席开发师的。:)」

张驰原 2014 年曾经参加过京都大学的暑期交换项目,在他的个人主页中也经常看到他对动漫作品发表观后感及心得。他的兴趣爱好广泛,喜欢画画和写生,在去年开始学钢琴,今年又迷上了古典音乐。此外,他喜欢游泳和滑雪,也尝试过空手道。

张驰原的 GitHub 主页:https://github.com/pluskid

张驰原的个人主页:http://pluskid.org/

Shixiang Gu(顾世翔)

ICLR 入选 oral paper 的 15 篇论文、53 位作者中,只有这三张华人面孔 | ICLR 2017

剑桥大学博士生,师从剑桥大学的 Richard E. Turner 与 Zoubin Ghahramani,以及 Bernhard Schölkopf。LinkedIn 上的资料显示,英语、日语及普通话都是顾世翔的母语,而他小学就读于日本东京,初中在上海就读,高中开始赴加拿大读书,于 2013 年获得多伦多大学优秀硕士学位(全系只有五人获此殊荣),在 2010 年以 3.93(满分 4.0)的成绩获得全系第一。他与 Geoffrey Hinton 采用革新算法研究分布式训练神经网络,并与 Steve Mann 一同开发了可穿戴相机的实时 HDR 捕捉技术。

顾世翔在 2015-2016 年在谷歌大脑团队实习,与 UC 伯克利、谷歌大脑的 Sergey Levine,以及 DeepMind 的 Timothy Lillicrap 有着密切合作。此外,他也是谷歌 Focused Research Award 的获得者。

顾所关注的领域为机器学习的序列处理,例如强化学习及序列预测。目前他关注的方向为机器人的学习驱动方式,研究成果分别刊载于谷歌研究院博客及 MIT TR 官网。此外,他也关注深度学习、概率模型及生成式模型,论文曾入选 ICLR、ICML、NIPS、ACM SIGGRAPH 等学术会议。

Shixiang Gu 的个人主页:http://sg717.user.srcf.net/

Wenzhe Shi

ICLR 入选 oral paper 的 15 篇论文、53 位作者中,只有这三张华人面孔 | ICLR 2017

本科毕业于复旦大学,研究生及博士在伦敦帝国学院就读。主要研究方向集中于心脏 MR 的图像分析。热衷研究图像解析,图像分割和稀疏表示,并致力于将研究成果普及百万人的使用。在博士和博士后研究期间,他发表了 35 多篇杂志和会议文章,并担任一些国际医学影像期刊和会议的审稿人。

在 2016 年,他加入 Magic Pony Technology 担任高级视觉研究工程师,后公司被 Twitter 斥资 1.5 亿美元收购,他便继续担任计算机视觉研究中心负责人。Magic Pony 的技术能够应用于 Twitter 的流媒体视频直播,改善光线不足情况下的视频拍摄质量。

去年对于 Wenze Shi 而言意义非凡,他的一篇论文入选 CPVR,并且手持 10+的专利研究成果。他在 LinkedIn 上如是说「这是我生命中最棒的其中一年。」

今年这篇获得 oral paper 的论文名为《Amortised MAP Inference for Image Super-resolution》,是 Twitter 伦敦实验室与丹麦哥本哈根大学的研究成果。

Wenzhe Shi 的个人主页:https://sites.google.com/site/trustswz/home

届时在 ICLR 的现场,雷锋网AI科技评论也将在现场与论文团队交流,带来一线报道。雷锋网也将带来更多关于 ICLR 2017 的新闻,敬请关注。

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