雷鋒網AI科技評論按:ICLR 2017 將於4月24-26日在法國土倫舉行,屆時雷鋒網AI科技評論的編輯們也將前往法國帶來一線報導。在這個深度學習會議舉辦之前,雷鋒網也將圍繞會議議程及論文介紹展開一系列的覆蓋和專題報導,敬請期待。
本次 ICLR 2017 共有 490 篇投遞論文,其中 15 篇當選 oral paper。雷鋒網AI科技評論研究了一番作者名單後,發現 53 位作者中只有三位華人,而他們的履歷同樣不俗。
張馳原畢業於浙江大學計算機學院,本科及研究生期間曾擔任微軟科技俱樂部負責人及主席。2012 年碩士畢業後赴 MIT 攻讀博士學位,目前在 CSAIL 做研究。
張馳原的個人主頁上寫道,「我感興趣的研究方向是理解機器及人類智能,並且將這些計算模型應用於語音、視覺及其它許多相關領域的數據標記分析上。當然,我也對深度學習興趣盎然。
今年,張馳原憑藉與 Samy Bengio, Moritz Hardt, Benjamin Recht, Oriol Vinyals 等大神合作的《Understanding deep learning requires rethinking generalization》拿下 ICLR 2017 最佳論文。而早在此前,他也在 INTERSPEECH 2014 獲得了最佳學生論文。此外,他也有多篇論文入選 NIPS、KDD、ICASSP 等學術會議。
他的前同事 Jack Tang 在 LinkedIn 的推薦信中這樣稱讚他:
「馳原是一個技術天才,在數學領域非常聰明。我曾與馳原合作過兩個項目,因這個年輕人快速的學習能力及高質量的編程水平而受益良多是。如果我的公司再有錢一點兒,我會邀請他來擔任我們的首席開發師的。:)」
張馳原 2014 年曾經參加過京都大學的暑期交換項目,在他的個人主頁中也經常看到他對動漫作品發表觀後感及心得。他的興趣愛好廣泛,喜歡畫畫和寫生,在去年開始學鋼琴,今年又迷上了古典音樂。此外,他喜歡遊泳和滑雪,也嘗試過空手道。
張馳原的 GitHub 主頁:https://github.com/pluskid
張馳原的個人主頁:http://pluskid.org/
劍橋大學博士生,師從劍橋大學的 Richard E. Turner 與 Zoubin Ghahramani,以及 Bernhard Schölkopf。LinkedIn 上的資料顯示,英語、日語及普通話都是顧世翔的母語,而他小學就讀於日本東京,初中在上海就讀,高中開始赴加拿大讀書,於 2013 年獲得多倫多大學優秀碩士學位(全系只有五人獲此殊榮),在 2010 年以 3.93(滿分 4.0)的成績獲得全系第一。他與 Geoffrey Hinton 採用革新算法研究分布式訓練神經網絡,並與 Steve Mann 一同開發了可穿戴相機的實時 HDR 捕捉技術。
顧世翔在 2015-2016 年在谷歌大腦團隊實習,與 UC 伯克利、谷歌大腦的 Sergey Levine,以及 DeepMind 的 Timothy Lillicrap 有著密切合作。此外,他也是谷歌 Focused Research Award 的獲得者。
顧所關注的領域為機器學習的序列處理,例如強化學習及序列預測。目前他關注的方向為機器人的學習驅動方式,研究成果分別刊載於谷歌研究院博客及 MIT TR 官網。此外,他也關注深度學習、概率模型及生成式模型,論文曾入選 ICLR、ICML、NIPS、ACM SIGGRAPH 等學術會議。
Shixiang Gu 的個人主頁:http://sg717.user.srcf.net/
本科畢業於復旦大學,研究生及博士在倫敦帝國學院就讀。主要研究方向集中於心臟 MR 的圖像分析。熱衷研究圖像解析,圖像分割和稀疏表示,並致力於將研究成果普及百萬人的使用。在博士和博士後研究期間,他發表了 35 多篇雜誌和會議文章,並擔任一些國際醫學影像期刊和會議的審稿人。
在 2016 年,他加入 Magic Pony Technology 擔任高級視覺研究工程師,後公司被 Twitter 斥資 1.5 億美元收購,他便繼續擔任計算機視覺研究中心負責人。Magic Pony 的技術能夠應用於 Twitter 的流媒體視頻直播,改善光線不足情況下的視頻拍攝質量。
去年對於 Wenze Shi 而言意義非凡,他的一篇論文入選 CPVR,並且手持 10+的專利研究成果。他在 LinkedIn 上如是說「這是我生命中最棒的其中一年。」
今年這篇獲得 oral paper 的論文名為《Amortised MAP Inference for Image Super-resolution》,是 Twitter 倫敦實驗室與丹麥哥本哈根大學的研究成果。
Wenzhe Shi 的個人主頁:https://sites.google.com/site/trustswz/home
屆時在 ICLR 的現場,雷鋒網AI科技評論也將在現場與論文團隊交流,帶來一線報導。雷鋒網(公眾號:雷鋒網)也將帶來更多關於 ICLR 2017 的新聞,敬請關注。
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