雷鋒網(wǎng)AI科技評(píng)論按：ICLR 2017 將于4月24-26日在法國(guó)土倫舉行，屆時(shí)雷鋒網(wǎng)AI科技評(píng)論的編輯們也將前往法國(guó)帶來(lái)一線報(bào)道。在這個(gè)深度學(xué)習(xí)會(huì)議舉辦之前，雷鋒網(wǎng)也將圍繞會(huì)議議程及論文介紹展開(kāi)一系列的覆蓋和專題報(bào)道，敬請(qǐng)期待。

本次 ICLR 2017 共有 490 篇投遞論文，其中 15 篇當(dāng)選 oral paper。雷鋒網(wǎng)AI科技評(píng)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）

張馳原畢業(yè)于浙江大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院，本科及研究生期間曾擔(dān)任微軟科技俱樂(lè)部負(fù)責(zé)人及主席。2012 年碩士畢業(yè)后赴 MIT 攻讀博士學(xué)位，目前在 CSAIL 做研究。

張馳原的個(gè)人主頁(yè)上寫道，「我感興趣的研究方向是理解機(jī)器及人類智能，并且將這些計(jì)算模型應(yīng)用于語(yǔ)音、視覺(jué)及其它許多相關(guān)領(lǐng)域的數(shù)據(jù)標(biāo)記分析上。當(dāng)然，我也對(duì)深度學(xué)習(xí)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(xué)生論文。此外，他也有多篇論文入選 NIPS、KDD、ICASSP 等學(xué)術(shù)會(huì)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(gè)技術(shù)天才，在數(shù)學(xué)領(lǐng)域非常聰明。我曾與馳原合作過(guò)兩個(gè)項(xiàng)目，因這個(gè)年輕人快速的學(xué)習(xí)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(diǎn)兒，我會(huì)邀請(qǐng)他來(lái)?yè)?dān)任我們的首席開(kāi)發(fā)師的。:)」

張馳原 2014 年曾經(jīng)參加過(guò)京都大學(xué)的暑期交換項(xiàng)目，在他的個(gè)人主頁(yè)中也經(jīng)?？吹剿麑?duì)動(dòng)漫作品發(fā)表觀后感及心得。他的興趣愛(ài)好廣泛，喜歡畫畫和寫生，在去年開(kāi)始學(xué)鋼琴，今年又迷上了古典音樂(lè)。此外，他喜歡游泳和滑雪，也嘗試過(guò)空手道。

張馳原的 GitHub 主頁(yè)：https://github.com/pluskid

張馳原的個(gè)人主頁(yè)：http://pluskid.org/

Shixiang Gu（顧世翔）

劍橋大學(xué)博士生，師從劍橋大學(xué)的 Richard E. Turner 與 Zoubin Ghahramani，以及 Bernhard Sch?lkopf。LinkedIn 上的資料顯示，英語(yǔ)、日語(yǔ)及普通話都是顧世翔的母語(yǔ)，而他小學(xué)就讀于日本東京，初中在上海就讀，高中開(kāi)始赴加拿大讀書(shū)，于 2013 年獲得多倫多大學(xué)優(yōu)秀碩士學(xué)位（全系只有五人獲此殊榮），在 2010 年以 3.93（滿分 4.0）的成績(jī)獲得全系第一。他與 Geoffrey Hinton 采用革新算法研究分布式訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并與 Steve Mann 一同開(kāi)發(fā)了可穿戴相機(jī)的實(shí)時(shí) HDR 捕捉技術(shù)。

顧世翔在 2015-2016 年在谷歌大腦團(tuán)隊(duì)實(shí)習(xí)，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(guān)注的領(lǐng)域?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)的序列處理，例如強(qiáng)化學(xué)習(xí)及序列預(yù)測(cè)。目前他關(guān)注的方向?yàn)闄C(jī)器人的學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)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(guān)注深度學(xué)習(xí)、概率模型及生成式模型，論文曾入選 ICLR、ICML、NIPS、ACM SIGGRAPH 等學(xué)術(shù)會(huì)議。

Shixiang Gu 的個(gè)人主頁(yè)：http://sg717.user.srcf.net/

Wenzhe Shi

本科畢業(yè)于復(fù)旦大學(xué)，研究生及博士在倫敦帝國(guó)學(xué)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(wàn)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(huì)議文章，并擔(dān)任一些國(guó)際醫(yī)學(xué)影像期刊和會(huì)議的審稿人。

在 2016 年，他加入 Magic Pony Technology 擔(dān)任高級(jí)視覺(jué)研究工程師，后公司被 Twitter 斥資 1.5 億美元收購(gòu)，他便繼續(xù)擔(dān)任計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究中心負(fù)責(zé)人。Magic Pony 的技術(shù)能夠應(yīng)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(duì)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(shuō)「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(shí)驗(yàn)室與丹麥哥本哈根大學(xué)的研究成果。

Wenzhe Shi 的個(gè)人主頁(yè)：https://sites.google.com/site/trustswz/home

屆時(shí)在 ICLR 的現(xiàn)場(chǎng)，雷鋒網(wǎng)AI科技評(píng)論也將在現(xiàn)場(chǎng)與論文團(tuán)隊(duì)交流，帶來(lái)一線報(bào)道。雷鋒網(wǎng)也將帶來(lái)更多關(guān)于 ICLR 2017 的新聞，敬請(qǐng)關(guān)注。

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