AI科技评论按:ICLR 2017 将于4月24-26日在法国土伦举行,届时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,AI科技评论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。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。
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/
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/
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,AI科技评论也将在现场与论文团队交流,带来一线报道,也将带来更多关于 ICLR 2017 的新闻,敬请关注。
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