Simon Shaolei Du

Процитировано

	Все	Начиная с 2019 г.
Статистика цитирования	12241	11959
h-индекс	50	50
i10-индекс	94	93

2800

1400

700

2100

2017201820192020202120222023202434 204 793 1422 2036 2419 2538 2726

Общий доступ

Просмотреть все

59 статей

0 статей

доступно

недоступно

На основе финансирования

Соавторы

Jason D. LeeAssociate Professor of Electrical Engineering and Computer Science, Princeton UniversityПодтвержден адрес электронной почты в домене princeton.edu
Ruosong WangAssistant Professor, Peking UniversityПодтвержден адрес электронной почты в домене pku.edu.cn
Wei HuAssistant Professor of Computer Science and Engineering, University of MichiganПодтвержден адрес электронной почты в домене umich.edu
Aarti SinghProfessor of Machine Learning Department, Carnegie Mellon UniversityПодтвержден адрес электронной почты в домене cmu.edu
Zhiyuan LiAssistant Professor, Toyota Technological Institute at ChicagoПодтвержден адрес электронной почты в домене ttic.edu
Barnabas PoczosAssociate professor, Carnegie Mellon UniversityПодтвержден адрес электронной почты в домене cs.cmu.edu
Sanjeev AroraProfessor of Computer Science, Princeton UniversityПодтвержден адрес электронной почты в домене cs.princeton.edu
Ruslan SalakhutdinovUPMC Professor, Machine Learning Department, CMUПодтвержден адрес электронной почты в домене cs.cmu.edu
Liwei WangProfessor, Peking UniversityПодтвержден адрес электронной почты в домене cis.pku.edu.cn
Xiyu ZhaiПодтвержден адрес электронной почты в домене mit.edu
Lin F. Yang (杨林)Assistant Professor, Department of Electrical and Computer Engineering @ UCLAПодтвержден адрес электронной почты в домене ee.ucla.edu
Yuandong TianResearch Scientist, Meta AI (FAIR)Подтвержден адрес электронной почты в домене fb.com
Sham M KakadeHarvard UniversityПодтвержден адрес электронной почты в домене seas.harvard.edu
Yining WangAssistant professor, Warrington College of Business, University of FloridaПодтвержден адрес электронной почты в домене warrington.ufl.edu
Zhang ZihanUniversity of WashingtonПодтвержден адрес электронной почты в домене uw.edu
Kevin JamiesonAssociate Professor, University of WashingtonПодтвержден адрес электронной почты в домене cs.washington.edu
Michael I. JordanProfessor of Electrical Engineering and Computer Sciences and Professor of Statistics, UC BerkeleyПодтвержден адрес электронной почты в домене cs.berkeley.edu
Qiwen CuiPhD, University of WashingtonПодтвержден адрес электронной почты в домене uw.edu
Sivaraman BalakrishnanCarnegie Mellon UniversityПодтвержден адрес электронной почты в домене stat.cmu.edu
Keyulu XuMITПодтвержден адрес электронной почты в домене mit.edu

Simon Shaolei Du

Другие именаSimon S. Du, Simon Du

Assistant Professor, School of Computer Science and Engineering, University of Washington

Подтвержден адрес электронной почты в домене cs.washington.edu - Главная страница

Machine Learning


Название По числу цитат По году По названию	Процитировано Процитировано	Год
Gradient descent finds global minima of deep neural networks SS Du, JD Lee, H Li, L Wang, X Zhai International Conference on Machine Learning 2019, 2018	1388	2018
Fine-grained analysis of optimization and generalization for overparameterized two-layer neural networks S Arora, SS Du, W Hu, Z Li, R Wang International Conference on Machine Learning 2019, 2019	1090	2019
On exact computation with an infinitely wide neural net S Arora, SS Du, W Hu, Z Li, RR Salakhutdinov, R Wang Advances in neural information processing systems 32, 2019	1023	2019
Gradient descent provably optimizes over-parameterized neural networks SS Du, X Zhai, B Poczos, A Singh International Conference on Learning Representations 2019, 2018	834	2018
How neural networks extrapolate: From feedforward to graph neural networks K Xu, M Zhang, J Li, SS Du, K Kawarabayashi, S Jegelka International Conference on Learning Representations, 2021	359	2021
Gradient descent can take exponential time to escape saddle points SS Du, C Jin, JD Lee, MI Jordan, A Singh, B Poczos Advances in neural information processing systems 30, 2017	307	2017
Graph Neural Tangent Kernel: Fusing Graph Neural Networks with Graph Kernels SS Du, K Hou, B Póczos, R Salakhutdinov, R Wang, K Xu Advances in Neural Information Processing Systems 2019, 2019	301	2019
What Can Neural Networks Reason About? K Xu, J Li, M Zhang, SS Du, K Kawarabayashi, S Jegelka International Conference on Learning Representations 2020, 2019	300	2019
On the power of over-parametrization in neural networks with quadratic activation SS Du, JD Lee International Conference on Machine Learning 2018, 2018	287	2018
Few-shot learning via learning the representation, provably SS Du, W Hu, SM Kakade, JD Lee, Q Lei International Conference on Learning Representations, 2021	282	2021
Understanding the acceleration phenomenon via high-resolution differential equations B Shi, SS Du, MI Jordan, WJ Su Mathematical Programming, 1-70, 2022	279	2022
Provably efficient RL with rich observations via latent state decoding SS Du, A Krishnamurthy, N Jiang, A Agarwal, M Dudík, J Langford International Conference on Machine Learning 2019, 2019	279	2019
Is a Good Representation Sufficient for Sample Efficient Reinforcement Learning? SS Du, SM Kakade, R Wang, LF Yang International Conference on Learning Representation 2020, 2019	250	2019
Gradient Descent Learns One-hidden-layer CNN: Don't be Afraid of Spurious Local Minima SS Du, JD Lee, Y Tian, B Poczos, A Singh International Conference on Machine Learning 2018, 2017	249	2017
Bilinear classes: A structural framework for provable generalization in rl S Du, S Kakade, J Lee, S Lovett, G Mahajan, W Sun, R Wang International Conference on Machine Learning, 2826-2836, 2021	242	2021
Algorithmic regularization in learning deep homogeneous models: Layers are automatically balanced SS Du, W Hu, JD Lee Advances in neural information processing systems 31, 2018	237	2018
Stochastic variance reduction methods for policy evaluation SS Du, J Chen, L Li, L Xiao, D Zhou International Conference on Machine Learning 2017, 2017	217	2017
Harnessing the power of infinitely wide deep nets on small-data tasks S Arora, SS Du, Z Li, R Salakhutdinov, R Wang, D Yu International Conference on Learning Representations 2020, 2019	189	2019
Optimism in reinforcement learning with generalized linear function approximation Y Wang, R Wang, SS Du, A Krishnamurthy International Conference on Learning Representations, 2021	181	2021
Computationally efficient robust estimation of sparse functionals SS Du, S Balakrishnan, A Singh Conference on Learning Theory, 2017, 2017	161*	2017

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