ICLR 入選 oral paper 的 15 篇論文、53 位作者中，只有這三張華人面孔 | ICLR 2017

本文作者：奕欣

2017-04-21 17:40

專題：ICLR 2017

導語：本次 ICLR 2017 共有 490 篇投遞論文，其中 15 篇當選 oral paper，而 53 位作者中只有三位華人，而他們的履歷同樣不俗。

雷鋒網(wǎng)AI科技評論按：ICLR 2017 將于4月24-26日在法國土倫舉行，屆時雷鋒網(wǎng)AI科技評論的編輯們也將前往法國帶來一線報道。在這個深度學習會議舉辦之前，雷鋒網(wǎng)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道，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(wǎng)AI科技評論研究了一番作者名單后，發(fā)現(xiàn) 53 位作者中只有三位華人，而他們的履歷同樣不俗。

Chiyuan Zhang（張馳原）

ICLR 入選 oral paper 的 15 篇論文、53 位作者中，只有這三張華人面孔 | ICLR 2017

張馳原畢業(yè)于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(yè)后赴 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，并且將這些計算模型應用于語音、視覺及其它許多相關領域的數(shù)據(jù)標記分析上。當然，我也對深度學習興趣盎然。

今年，張馳原憑借與 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 的推薦信中這樣稱贊他：

「馳原是一個技術天才，在數(shù)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(zhì)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(fā)師的。:)」

張馳原 2014 年曾經(jīng)參加過京都大學的暑期交換項目，在他的個人主頁中也經(jīng)常看到他對動漫作品發(fā)表觀后感及心得。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，他喜歡游泳和滑雪，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/

Shixiang Gu（顧世翔）

ICLR 入選 oral paper 的 15 篇論文、53 位作者中，只有這三張華人面孔 | ICLR 2017

劍橋大學博士生，師從劍橋大學的 Richard E. Turner 與 Zoubin Ghahramani，以及 Bernhard Sch?lkopf。LinkedIn 上的資料顯示，英語、日語及普通話都是顧世翔的母語，而他小學就讀于日本東京，初中在上海就讀，高中開始赴加拿大讀書，于 2013 年獲得多倫多大學優(yōu)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 采用革新算法研究分布式訓練神經(jīng)網(wǎng)絡，并與 Steve Mann 一同開發(fā)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(qū)動方式，研究成果分別刊載于谷歌研究院博客及 MIT TR 官網(wǎng)。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/

Wenzhe Shi

ICLR 入選 oral paper 的 15 篇論文、53 位作者中，只有這三張華人面孔 | ICLR 2017

本科畢業(yè)于復旦大學，研究生及博士在倫敦帝國學院就讀。主要研究方向集中于心臟 MR 的圖像分析。熱衷研究圖像解析，圖像分割和稀疏表示，并致力于將研究成果普及百萬人的使用。在博士和博士后研究期間，他發(fā)表了 35 多篇雜志和會議文章，并擔任一些國際醫(yī)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，后公司被 Twitter 斥資 1.5 億美元收購，他便繼續(xù)擔任計算機視覺研究中心負責人。Magic Pony 的技術能夠應用于 Twitter 的流媒體視頻直播，改善光線不足情況下的視頻拍攝質(zhì)量。

去年對于 Wenze Shi 而言意義非凡，他的一篇論文入選 CPVR，并且手持 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?！?/p>

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(xiàn)場，雷鋒網(wǎng)AI科技評論也將在現(xiàn)場與論文團隊交流，帶來一線報道。雷鋒網(wǎng)也將帶來更多關于 ICLR 2017 的新聞，敬請關注。

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