史上首次在非洲舉行的 AI 線上頂會——ICLR 2020 將於今日於衣索比亞首都亞斯亞貝巴正式開幕。
來自機器學習領域的眾多大牛，諸如機器學習泰鬥、美國三院院士 Michael I. Jordan，「卷積網絡之父」Yann LeCun、Facebook 人工智慧研究院(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 發布的 ICLR 八年以來論文被引量最高的 50 名華人學者榜單，受到了眾多好評。有人評論：看到了那麼多華人作者，看到眾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慧領域的快速崛起，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，而更多的是湧現出的學術新星。
下圖為入選 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「人工智慧 10 大新星」（AI’s 10 to Watch）。他的研究領域主要為機器學習、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
Posterior sampling for multi-agent reinforcement learning: solving extensive games with imperfect information
宋樂
喬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。
入選論文：
宋樂是喬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。他從雪梨大學和 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。
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。
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
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。他的主要研究興趣為機器學習理論，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。
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。
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
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慧實驗室做博士後研究。現研究方向為圖像識別、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。
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鬥韓家煒教授；先後擔任普林斯頓大學博士後、美國維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 人工智慧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 湧現的學術新星
以下這些同學在此屆 ICLR 上都有著格外亮眼的表現。
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布式機器學習/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，史丹福大學博士生 Weihua Hu。
以下三位同學也有三篇論文入選，喬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。再次恭喜他們！
想要查看更多學者的詳細信息，可以移步 AMiner 會議智圖開放平臺 ICLR 2020 專題全析圖（www.aminer.cn/conf/iclr2020/），其內容包括論文、作者、華人學者、一作華人學生、論文 PPT 和視頻等多維分析服務，是參會學者的會議智能助理。
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