Gang Niu

Процитировано

	Все	Начиная с 2020 г.
Статистика цитирования	13639	12634
h-индекс	53	49
i10-индекс	102	96

3800

1900

950

2850

20142015201620172018201920202021202220232024202544 55 80 110 227 410 1066 1885 2523 3109 3704 340

Общий доступ

Просмотреть все

63 статьи

0 статей*

доступно

недоступно

На основе финансирования

Соавторы

Masashi SugiyamaDirector, RIKEN Center for Advanced Intelligence Project / Professor, The University of TokyoПодтвержден адрес электронной почты в домене k.u-tokyo.ac.jp
Bo HanHKBU / RIKENПодтвержден адрес электронной почты в домене comp.hkbu.edu.hk
Tongliang LiuDirector, Sydney AI Centre, University of Sydney & Mohamed bin Zayed University of AIПодтвержден адрес электронной почты в домене sydney.edu.au
Miao XuUniversity of QueenslandПодтвержден адрес электронной почты в домене uq.edu.au
Ivor W. Tsang, IEEE FellowInaugural A*STAR AI Fellow and Director, Centre for Frontier AI Research, A*STARПодтвержден адрес электронной почты в домене cfar.a-star.edu.sg
Lei FengSingapore University of Technology and DesignПодтвержден адрес электронной почты в домене sutd.edu.sg
Jingfeng ZhangLecturer@University of Auckland & Scientist@RIKEN AIPПодтвержден адрес электронной почты в домене riken.jp
Quanming YaoAssistant Professor, EE Department, Tsinghua UniversityПодтвержден адрес электронной почты в домене tsinghua.edu.cn
Mingming GongUniversity of Melbourne & Mohamed bin Zayed University of Artificial IntelligenceПодтвержден адрес электронной почты в домене unimelb.edu.au
Xingrui YuScientist, Centre for Frontier AI Research (CFAR), A*STARПодтвержден адрес электронной почты в домене cfar.a-star.edu.sg
Weihua HuStanfordПодтвержден адрес электронной почты в домене stanford.edu
Chen GongProfessorПодтвержден адрес электронной почты в домене sjtu.edu.cn
Jiangchao YaoShanghai Jiao Tong UniversityПодтвержден адрес электронной почты в домене sjtu.edu.cn
Bo AnNanyang Technological UniversityПодтвержден адрес электронной почты в домене ntu.edu.sg
Tomoya SakaiIBM Research - TokyoПодтвержден адрес электронной почты в домене ibm.com
Xiaobo XiaPostdoc, National University of SingaporeПодтвержден адрес электронной почты в домене nus.edu.sg
Takashi IshidaResearch Scientist, RIKEN AIP / Lecturer, University of TokyoПодтвержден адрес электронной почты в домене ms.k.u-tokyo.ac.jp
Nan LuUniversity of TübingenПодтвержден адрес электронной почты в домене uni-tuebingen.de
Nannan WangProfessor, Xidian UniversityПодтвержден адрес электронной почты в домене xidian.edu.cn
Yang LiuComputer Science and Engineering, UC Santa CruzПодтвержден адрес электронной почты в домене ucsc.edu

Gang Niu

Другие имена牛罡

Senior Research Scientist (tenured), RIKEN Center for Advanced Intelligence Project

Подтвержден адрес электронной почты в домене riken.jp - Главная страница

Machine Learning


Название По числу цитат По году По названию	Процитировано Процитировано	Год
Co-teaching: Robust training of deep neural networks with extremely noisy labels B Han, Q Yao, X Yu, G Niu, M Xu, W Hu, IW Tsang, M Sugiyama NeurIPS 2018, 2018	2455	2018
How does disagreement help generalization against label corruption? X Yu, B Han, J Yao, G Niu, IW Tsang, M Sugiyama ICML 2019, 2019	939	2019
Positive-unlabeled learning with non-negative risk estimator R Kiryo, G Niu, MC Plessis, M Sugiyama NeurIPS 2017 (oral), 2017	570	2017
Attacks which do not kill training make adversarial learning stronger J Zhang, X Xu, B Han, G Niu, L Cui, M Sugiyama, M Kankanhalli ICML 2020, 2020	479	2020
Analysis of learning from positive and unlabeled data MC du Plessis, G Niu, M Sugiyama NeurIPS 2014, 2014	466	2014
Are anchor points really indispensable in label-noise learning? X Xia, T Liu, N Wang, B Han, C Gong, G Niu, M Sugiyama NeurIPS 2019, 2019	414	2019
Convex formulation for learning from positive and unlabeled data MC du Plessis, G Niu, M Sugiyama ICML 2015, 2015	393	2015
Does distributionally robust supervised learning give robust classifiers? W Hu, G Niu, I Sato, M Sugiyama ICML 2018, 2018	330	2018
Part-dependent label noise: Towards instance-dependent label noise X Xia, T Liu, B Han, N Wang, M Gong, H Liu, G Niu, D Tao, M Sugiyama NeurIPS 2020 (spotlight), 2020	329	2020
Geometry-aware instance-reweighted adversarial training J Zhang, J Zhu, G Niu, B Han, M Sugiyama, M Kankanhalli ICLR 2021 (oral), 2021	318	2021
Masking: A new perspective of noisy supervision B Han, J Yao, G Niu, M Zhou, IW Tsang, Y Zhang, M Sugiyama NeurIPS 2018, 2018	295	2018
Learning with noisy labels revisited: A study using real-world human annotations J Wei, Z Zhu, H Cheng, T Liu, G Niu, Y Liu ICLR 2022, 2022	279	2022
Class-prior estimation for learning from positive and unlabeled data MC du Plessis, G Niu, M Sugiyama Machine Learning 106 (4), 463--492, 2017	270*	2017
Dual T: Reducing estimation error for transition matrix in label-noise learning Y Yao, T Liu, B Han, M Gong, J Deng, G Niu, M Sugiyama NeurIPS 2020, 2020	263	2020
Understanding and improving early stopping for learning with noisy labels Y Bai, E Yang, B Han, Y Yang, J Li, Y Mao, G Niu, T Liu NeurIPS 2021, 2021	239	2021
Progressive identification of true labels for partial-label learning J Lv, M Xu, L Feng, G Niu, X Geng, M Sugiyama ICML 2020, 2020	203	2020
Learning from complementary labels T Ishida, G Niu, W Hu, M Sugiyama NeurIPS 2017, 2017	193	2017
Analysis and improvement of policy gradient estimation T Zhao, H Hachiya, G Niu, M Sugiyama NeurIPS 2011, 2011	191	2011
A Survey of Label-noise Representation Learning: Past, Present and Future B Han, Q Yao, T Liu, G Niu, IW Tsang, JT Kwok, M Sugiyama arXiv preprint arXiv:2011.04406, 2020	189	2020
Provably consistent partial-label learning L Feng, J Lv, B Han, M Xu, G Niu, X Geng, B An, M Sugiyama NeurIPS 2020, 2020	170	2020

В данный момент система не может выполнить эту операцию. Повторите попытку позднее.

Статьи 1–20

Ссылок за год

Повторяющиеся цитирования

Объединенные цитирования

СоавторыСоавторы

Подписаться

Процитировано

Соавторы