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2020年–今天
2024 【j4】 子王 , 乔治·E·达尔 , 凯文·斯沃斯基 , Chansoo Lee(李香洙) , 扎卡里·纳多 , 贾斯汀·吉尔默 , 贾斯珀·斯诺克 , 邹宾·加拉马尼 :
贝叶斯优化的预训练高斯过程。 J.马赫。 学习。 物件。 25 : 212:1-212:83 ( 2024 ) [公元22年] 米切尔·沃茨曼 , 彼得·J·刘 , 小乐超 , 凯蒂·埃弗雷特 , 亚历山大·阿莱米 , 本·阿德拉姆 , John D.Co-Reyes公司 , 伊泽丁·古尔 , 阿比谢克·库马尔 , 罗曼·诺瓦克 , 杰弗里·彭宁顿 , 贾沙·索尔·迪克斯坦(Jascha Sohl-Dickstein) , Kelvin Xu(徐开尔文) , 杰洪·李 , 贾斯汀·吉尔默 , 西蒙·科恩布利特 :
大规模变压器训练不稳定性的小规模代理。 ICLR公司 2024 2023 【c21】 莫斯塔法·德哈尼 , 约西普·乔隆加 , 巴兹尔·穆斯塔法 , 彼得罗·帕德莱斯基 , 乔纳森·海克 , 贾斯汀·吉尔默 , 安德烈亚斯·彼得·斯坦纳 , 马蒂尔德·卡隆 , 罗伯特·盖罗斯 , 易卜拉欣·阿拉布杜尔莫欣 , 鲁道夫·杰纳顿 , 卢卡斯·拜尔 , 迈克尔·查宁 , 阿努拉·阿纳布 , 小王 , 卡洛斯·里克尔梅·鲁伊斯 , 马蒂亚斯·明德勒 , 琼·普格塞弗 , 乌特库·埃夫奇 , 库马尔 , 斯约尔德·范·斯廷基斯特 , Gamaleldin Fathy Elsayed公司 , 阿拉文德·马亨德兰 , 渔民Yu , 阿维塔尔·奥利弗 , 芳汀·霍特 , 贾斯米恩·巴斯廷斯 , 马克·科利尔 , 亚历克谢·格里森科 , 维格内什·比罗德卡尔 , 克里斯蒂娜·内德·瓦康塞洛斯 , 易泰 , 托马斯·门辛克 , 亚历山大·科列斯尼科夫 , 菲利普铺装 , Dustin Tran公司 , 托马斯·基普夫 , 马里奥·卢西奇 , 翟晓华 , 丹尼尔·凯泽斯 , 杰里米亚·哈姆森 , 尼尔·霍尔斯比 :
将视觉变换器扩展到220亿个参数。 ICML公司 2023 : 7480-7512 [公元20年] 嘉喜堂 , 约尔·德罗里 , Daryl Chang(达里尔·张) , 马赫斯瓦兰·萨蒂亚穆尔西 , 贾斯汀·吉尔默 , 李伟 , 信阳彝族 , 李灿红 , Ed H.Chi先生 :
提高推荐系统中多任务排序模型的训练稳定性。 KDD公司 2023 : 4882-4893 [第19条] 达米·崔 , Derrick Xin公司 , 哈米德·达德哈希 , 贾斯汀·吉尔默 , Ankush Garg公司 , 奥尔罕冷杉 , Chih-Kuan Yeh先生 , 安德鲁·M·戴 , Behrooz Ghorbani公司 :
多语言学习中存在数据集不平衡时的顺序问题。 NeurIPS公司 2023 [i32] 莫斯塔法·德哈尼 , 约西普·乔隆加 , 巴兹尔·穆斯塔法 , 彼得罗·帕德莱斯基 , 乔纳森·海克 , 贾斯汀·吉尔默 , 安德烈亚斯·斯坦纳 , 马蒂尔德·卡隆 , 罗伯特·盖罗斯 , 易卜拉欣·阿拉布杜尔莫欣 , 鲁道夫·杰纳顿 , 卢卡斯·拜尔 , 迈克尔·查宁 , 阿努拉·阿纳布 , 小王 , 卡洛斯·里克尔梅 , 马蒂亚斯·明德勒 , 琼·普格塞弗 , 乌特库·埃夫奇 , 库马尔 , Sjoerd van Steenkiste先生 , Gamaleldin F.Elsayed公司 , 阿拉文德·马亨德兰 , 渔民Yu , 阿维塔尔·奥利弗 , 芳汀·霍特 , 贾斯米恩·巴斯廷斯 , 马克·帕特里克·科利尔 , 亚历克谢·格里森科 , 维格内什·比罗德卡尔 , 克里斯蒂娜·内德·瓦康塞洛斯 , 易泰 , 托马斯·门辛克 , 亚历山大·科列斯尼科夫 , 菲利普铺装 , Dustin Tran公司 , 托马斯·基普夫 , 马里奥·卢西奇 , 翟晓华 , 丹尼尔·凯泽斯 , 杰里米亚·哈姆森 , 尼尔·霍尔斯比 :
将视觉变换器扩展到220亿个参数。 CoRR公司 abs/2302.05442 ( 2023 ) [i31] 加味汤 , 约尔·德罗里 , Daryl Chang(达里尔·张) , 马赫斯瓦兰·萨蒂亚穆尔西 , 贾斯汀·吉尔默 , 李伟 , 信阳易 , 李灿红 , Ed H.Chi先生 :
提高推荐系统中多任务排序模型的训练稳定性。 CoRR公司 腹肌/2302.09178 ( 2023 ) [i30] 乔治·E·达尔 , 弗兰克·施耐德 , 扎卡里·纳多 , 纳曼·阿加瓦尔 , Chandramouli Shama Sastry公司 , 菲利普·亨尼 , Sourabh Medapati公司 , 鲁娜·埃森哈根 , 普里亚·卡西姆贝格 , 丹尼尔·索 , Juhan Bae公司 , 贾斯汀·吉尔默 , 阿贝尔·L·佩尔森 , 比拉尔·汗 , 罗汉·阿尼尔 , 迈克·拉巴特 , 珊卡·克里希南 , 丹尼尔·斯奈德 , 埃桑·阿米德 , 陈孔涛 , 克里斯·麦迪森 , 拉克希思·瓦苏德夫 , 米查尔·巴杜拉 , Ankush Garg公司 , 彼得·马特森 :
基准神经网络训练算法。 CoRR公司 abs/2306.07179 ( 2023 ) [i29] 米切尔·沃茨曼 , 杰洪·李 , 贾斯汀·吉尔默 , 西蒙·科恩布利特 :
在Vision Transformers中用ReLU替换softmax。 CoRR公司 abs/2309.08586 ( 2023 ) [第28条] 米切尔·沃茨曼 , 彼得·J·刘 , 小乐超 , 凯蒂·埃弗雷特 , 亚历克斯·阿勒米 , 本·阿德拉姆 , John D.Co-Reyes公司 , 伊泽丁·古尔 , 阿比谢克·库马尔 , 罗曼·诺瓦克 , 杰弗里·彭宁顿 , 贾沙·索尔·迪克斯坦(Jascha Sohl-Dickstein) , Kelvin Xu(徐开尔文) , 杰洪·李 , 贾斯汀·吉尔默 , 西蒙·科恩布利特 :
大规模变压器训练不稳定性的小规模代理。 CoRR公司 abs/2309.14322 ( 2023 ) [i27] 达米·崔 , Derrick Xin公司 , 哈米德·达德哈希 , 贾斯汀·吉尔默 , Ankush Garg公司 , 奥尔罕冷杉 , Chih-Kuan Yeh先生 , 安德鲁·M·戴 , Behrooz Ghorbani公司 :
多语言学习中存在数据集不平衡时的顺序问题。 CoRR公司 abs/2312.06134 ( 2023 ) 2022 [c18] 塞塔雷·阿里法尔 , 贾斯汀·吉尔默 , 扎卡里·纳多 , 贾斯珀·斯诺克 , 鲁道夫·杰纳顿 , 乔治·E·达尔 :
预测搜索空间对黑盒优化的效用:一种简单的预算软件方法。 AISTATS公司 2022 : 11056-11071 [c17] 贾斯汀·吉尔默 , Behrooz Ghorbani公司 , Ankush Garg公司 , 斯内哈·库杜贡塔 , 贝纳姆·尼沙布尔 , 大卫·卡多兹 , 乔治·爱德华·达尔 , 扎卡里·纳多 , 奥尔罕冷杉 :
深度学习模型训练不稳定性的损失曲率视角。 ICLR公司 2022 [第16条] Derrick Xin公司 , Behrooz Ghorbani公司 , 贾斯汀·吉尔默 , Ankush Garg公司 , 奥尔罕冷杉 :
当前深度学习中的多任务优化方法甚至有帮助吗? NeurIPS公司 2022 [i26] 瑞安·戈麦斯 , 贝灵顿·瓦利卡 , 查斯·李 , 安吉利卡·威利斯 , 马金·西尼克 , 琼·T·普莱斯 , 克里斯蒂娜·陈 , 玛格丽特·卡萨罗 , 詹姆斯·泰勒 , 伊丽莎白·M·斯特林格 , 斯科特·梅耶·麦金尼 , 恩塔扎纳·辛达诺 , 乔治·E·达尔 , 威廉·晚安三世 , 贾斯汀·吉尔默 , 本杰明·H·池 , 查尔斯·刘 , 特里·斯皮茨 , T.Saensuksopa公司 , 克里斯·刘 , Jonny Wong , 罗里朝圣者 , 阿基布·乌丁 , 格雷格·科拉多 , 莉莉·彭 , 凯瑟琳·周 , 谢霆锋(Daniel Tse) , 杰弗里·斯金格 , 什拉维亚·谢蒂 :
低资源环境下胎儿超声AI系统。 CoRR公司 abs/2203.10139 ( 2022 ) [i25] 子王 , 乔治·E·达尔 , 凯文·斯沃斯基 , Chansoo Lee(李香洙) , 塞尔达·马里特 , 扎卡里·纳多 , 贾斯汀·吉尔默 , 贾斯珀·斯诺克 , 邹宾·加拉马尼 :
预先训练也有助于贝叶斯优化。 CoRR公司 abs/2207.03084 ( 2022 ) 【i24】 杰里米·科恩 , Behrooz Ghorbani公司 , 珊卡·克里希南 , 纳曼·阿加瓦尔 , Sourabh Medapati公司 , 米查尔·巴杜拉 , 丹尼尔·索 , 大卫·卡多兹 , 扎卡里·纳多 , 乔治·E·达尔 , 贾斯汀·吉尔默 :
稳定性边缘的自适应梯度方法。 CoRR公司 abs/2207.14484 ( 2022 ) [第23条] Derrick Xin(德里克·辛) , Behrooz Ghorbani公司 , Ankush Garg公司 , 奥尔罕冷杉 , 贾斯汀·吉尔默 :
当前深度学习中的多任务优化方法甚至有帮助吗? CoRR公司 腹肌/2209.11379 ( 2022 ) 2021 [第15条] 丹·亨德里克斯 , 史蒂文·巴沙特 , 诺曼·穆 , 索拉夫·卡达瓦特 , 弗兰克·王 , 埃文·多伦多 , 拉胡尔·德赛 , Tyler Zhu先生 , Samyak Parajuli公司 , 迈克·郭 , 黎明之歌 , 雅各布·斯坦哈特 , 贾斯汀·吉尔默 :
稳健性的多方面:分布外泛化的批判性分析。 ICCV公司 2021 : 8320-8329 [i22] 扎卡里·纳多 , 贾斯汀·吉尔默 , 克里斯托弗·沙卢埃 , 罗汉·阿尼尔 , 乔治·E·达尔 :
大批量优化器现实检查:传统的、通用的优化器在批量大小上足够了。 CoRR公司 腹肌/2102.06356 ( 2021 ) 【i21】 子王 , 乔治·E·达尔 , 凯文·斯沃斯基 , 李昌秀 , 塞尔达·马里特 , 扎卡里·纳多 , 贾斯汀·吉尔默 , 贾斯珀·斯诺克 , 邹宾·加拉马尼 :
元贝叶斯优化的自动先验选择及深度神经网络优化器调整的案例研究。 CoRR公司 abs/2109.08215 ( 2021 ) [i20] 贾斯汀·吉尔默 , Behrooz Ghorbani公司 , Ankush Garg公司 , 斯涅哈·库杜贡塔 , 贝纳姆·尼沙布尔 , 大卫·卡多兹 , 乔治·E·达尔 , 扎卡里·纳多 , 奥尔罕冷杉 :
深度学习中训练不稳定性的损失曲率视角。 CoRR公司 abs/2110.04369 ( 2021 ) [i19] 塞塔雷·阿里法尔 , 贾斯汀·吉尔默 , 扎卡里·纳多 , 贾斯珀·斯诺克 , 鲁道夫·杰纳顿 , 乔治·E·达尔 :
预测搜索空间对黑盒优化的效用:一种简单的预算软件方法。 CoRR公司 abs/2112.08250 ( 2021 ) 2020 [第14条] 丹·亨德里克斯 , 诺曼·穆 , Ekin Dogus Cubuk公司 , 巴雷特·佐夫 , 贾斯汀·吉尔默 , 巴拉吉·拉克什米纳拉亚南 :
AugMix:一种提高稳健性和不确定性的简单数据处理方法。 ICLR公司 2020 [i18] 丹·亨德里克斯 , 史蒂文·巴沙特 , 诺曼·穆 , 索拉夫·卡达瓦特 , 弗兰克·王 , 埃文·多伦多 , 拉胡尔·德赛 , Tyler Zhu先生 , Samyak Parajuli公司 , 迈克·郭 , 黎明之歌 , 雅各布·斯坦哈特 , 贾斯汀·吉尔默 :
稳健性的多方面:分布外泛化的批判性分析。 CoRR公司 abs/2006.16241 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 [第13条] 贾斯汀·吉尔默 , 尼古拉斯·福特 , 尼古拉斯·卡里尼 , 埃金·D·库布 :
相反的例子是噪声测试误差的自然结果。 ICML公司 2019 : 2280-2289 [c12] 董寅 , 拉斐尔·冈蒂霍·洛佩斯 , 乔纳森·施伦斯 , Ekin Dogus Cubuk公司 , 贾斯汀·吉尔默 :
计算机视觉中模型鲁棒性的傅里叶透视。 NeurIPS公司 2019 : 13255-13265 [i17] 尼克·福特 , 贾斯汀·吉尔默 , 尼古拉斯·卡里尼 , Ekin Dogus Cubuk公司 :
相反的例子是噪声测试误差的自然结果。 CoRR公司 abs/1901.10513 ( 2019 ) [i16] 诺曼·穆 , 贾斯汀·吉尔默 :
MNIST-C:计算机视觉的健壮性基准。 CoRR公司 abs/1906.02337 ( 2019 ) 【i15】 拉斐尔·冈蒂霍·洛佩斯 , 董寅 , 本·普尔 , 贾斯汀·吉尔默 , 埃金·D·库布 :
使用高斯斑增强在不牺牲精度的情况下提高鲁棒性。 CoRR公司 abs/1906.02611 ( 2019 ) [第14条] 董寅 , 拉斐尔·冈蒂霍·洛佩斯 , 乔纳森·施伦斯 , 埃金·D·库布 , 贾斯汀·吉尔默 :
计算机视觉中模型鲁棒性的傅里叶透视。 CoRR公司 abs/1906.08988 ( 2019 ) [i13] 丹·亨德里克斯 , 诺曼·穆 , 埃金·D·库布 , 巴雷特·佐夫 , 贾斯汀·吉尔默 , 巴拉吉·拉克什米纳拉亚南 :
AugMix:一种提高稳健性和不确定性的简单数据处理方法。 CoRR公司 abs/1912.02781 ( 2019 ) 2018 [第11条] 朱利叶斯·阿德巴约 , 贾斯汀·吉尔默 , 伊恩·古德费罗 , Been Kim(金) :
深度神经网络的局部解释方法对参数值缺乏敏感性。 ICLR(车间) 2018 [第10条] 贾斯汀·吉尔默 , 卢克·梅茨 , Fartash Faghri公司 , 塞缪尔·肖恩霍尔茨 , Maithra Raghu公司 , 瓦滕伯格 , 伊恩·古德费罗 :
对手球。 ICLR(车间) 2018 【c9】 Been Kim(金) , 瓦滕伯格 , 贾斯汀·吉尔默 , 嘉莉·J·蔡 , 詹姆斯·韦克斯勒 , 费尔南达·B·维加斯 , 罗里·塞尔斯 :
超越特征归因的可解释性:用概念激活向量(TCAV)进行定量测试。 ICML公司 2018 : 2673-2682 【c8】 朱利叶斯·阿德巴约 , 贾斯汀·吉尔默 , 迈克尔·穆利 , 伊恩·古德费罗 , 莫里茨·哈德 , Been Kim(金) :
显著性地图的健全性检查。 NeurIPS公司 2018 : 9525-9536 [i12] 贾斯汀·吉尔默 , 卢克·梅茨 , Fartash Faghri公司 , 塞缪尔·肖恩霍尔茨 , Maithra Raghu公司 , 瓦滕伯格 , 伊恩·古德费罗 :
对手球。 CoRR公司 abs/1801.02774 ( 2018 ) [i11] 彼得·巴塔利亚 , 杰西卡·哈姆里克 , 维克托·巴普斯特 , 阿尔瓦罗·桑切斯·冈萨雷斯 , 维尼希乌斯·弗洛雷斯·赞巴尔迪 , 马特乌斯·马利诺夫斯基 , 安德烈亚·塔切蒂 , 大卫·拉波索 , 亚当·桑托罗 , 瑞恩·福克纳 , 圣格雷 , H.弗朗西斯·宋 , 安德鲁·巴拉德 , 贾斯汀·吉尔默 , 乔治·E·达尔 , 阿什什·瓦斯瓦尼 , 凯尔西·R·艾伦 , 查里斯·纳什 , 维多利亚·兰斯顿 , 克里斯·戴尔 , 尼古拉斯·希斯 , Daan Wierstra公司 , Pushmet Kohli公司 , 马修·博特维尼克 , Oriol葡萄酒 , 李宇佳 , 拉兹万·帕斯卡努 :
关系归纳偏见、深度学习和图形网络。 CoRR公司 abs/1806.01261 ( 2018 ) [i10] 贾斯汀·吉尔默 , 瑞安·P·亚当斯 , 伊恩·古德费罗 , 大卫·安徒生 , 乔治·E·达尔 :
激励对手示例研究的游戏规则。 CoRR公司 abs/1807.06732 ( 2018 ) [第九章] 朱利叶斯·阿德巴约 , 贾斯汀·吉尔默 , 迈克尔·穆利 , 伊恩·古德费罗 , 莫里茨·哈德 , Been Kim(金) :
显著性地图的健全性检查。 CoRR公司 abs/1810.03292 ( 2018 ) [i8] 朱利叶斯·阿德巴约 , 贾斯汀·吉尔默 , 伊恩·古德费罗 , Been Kim(金) :
深度神经网络的局部解释方法对参数值缺乏敏感性。 CoRR公司 abs/1810.03307 ( 2018 ) 2017 [j3] 贾斯汀·吉尔默 , 米查尔·库克(Michal Kouck) , 迈克尔·E·萨克斯 :
一个与敏感性猜想相关的交流游戏。 理论计算。 13 ( 1 ) : 1-18 ( 2017 ) 【c7】 贾斯汀·吉尔默 , 科林·拉斐尔 , 塞缪尔·肖恩霍尔茨 , Maithra Raghu公司 , 贾沙·索尔·迪克斯坦(Jascha Sohl-Dickstein) :
解释直接反馈校准的学习动力学。 ICLR(车间) 2017 【c6】 塞缪尔·肖恩霍尔茨 , 贾斯汀·吉尔默 , 苏里亚神经节 , 贾沙·索尔·迪克斯坦(Jascha Sohl-Dickstein) :
深度信息传播。 ICLR(海报) 2017 【c5】 雅各布·N·福斯特 , 贾斯汀·吉尔默 , 贾沙·索尔·迪克斯坦(Jascha Sohl-Dickstein) , 扬·乔洛夫斯基 , 大卫·苏西洛 :
输入交换仿射网络:一种为可解释性设计的RNN体系结构。 ICML公司 2017 : 1136-1145 【c4】 贾斯汀·吉尔默 , 塞缪尔·肖恩霍尔茨 , 帕特里克·F·莱利 , Oriol葡萄酒 , 乔治·E·达尔 :
量子化学的神经信息传递。 ICML公司 2017 : 1263-1272 【c3】 Maithra Raghu公司 , 贾斯汀·吉尔默 , 杰森·尤辛斯基 , 贾沙·索尔·迪克斯坦(Jascha Sohl-Dickstein) :
SVCCA:深度学习动力学和可解释性的奇异向量典型相关分析。 钳口 2017 : 6076-6085 [i7] 贾斯汀·吉尔默 , 塞缪尔·肖恩霍尔茨 , 帕特里克·F·莱利 , Oriol葡萄酒 , 乔治·E·达尔 :
量子化学的神经信息传递。 CoRR公司 abs/1704.01212 ( 2017 ) [i6] Maithra Raghu公司 , 贾斯汀·吉尔默 , 杰森·尤辛斯基 , 贾沙·索尔·迪克斯坦(Jascha Sohl-Dickstein) :
SVCCA:用于深入理解和改进的奇异向量典型相关分析。 CoRR公司 abs/1706.05806 ( 2017 ) [i5] 汤姆·B·布朗 , Dandelion Mané , 奥科·罗伊 , 马丁·阿巴迪 , 贾斯汀·吉尔默 :
对抗补丁。 CoRR公司 abs/1712.09665 ( 2017 ) 2016 [注2] 贾斯汀·吉尔默 , 迈克尔·E·萨克斯 , 斯里坎斯·斯里尼瓦桑 :
一些布尔函数复杂性度量的合成极限和分离示例。 梳子。 36 ( 三 ) : 265-311 ( 2016 ) [j1] 贾斯汀·吉尔默 , 纳粹党徽Kopparty :
随机图中三角形的局部中心极限定理。 随机结构。 算法 48 ( 4 ) : 732-750 ( 2016 ) [i4] 塞缪尔·肖恩霍尔茨 , 贾斯汀·吉尔默 , 苏里亚神经节 , 贾沙·索尔·迪克斯坦(Jascha Sohl-Dickstein) :
深度信息传播。 CoRR公司 abs/1611.01232 ( 2016 ) [i3] 雅各布·N·福斯特 , 贾斯汀·吉尔默 , 扬·乔洛夫斯基 , 贾沙·索尔·迪克斯坦(Jascha Sohl-Dickstein) , 大卫·苏西洛 :
输入交换仿射网络的智能语言建模。 CoRR公司 abs/1611.09434 ( 2016 ) 2015 【c2】 贾斯汀·吉尔默 , 米查尔·库克(Michal Kouck) , 迈克尔·E·萨克斯 :
灵敏度猜想的一种新方法。 国际贸易中心 2015 : 247-254 [i2] 贾斯汀·吉尔默 , 米查尔·库克(Michal Kouck) , 迈克尔·E·萨克斯 :
一个与敏感性猜想有关的交流游戏。 CoRR公司 abs/1511.07729 ( 2015 ) 2013 【c1】 贾斯汀·吉尔默 , 迈克尔·E·萨克斯 , 斯里坎斯·斯里尼瓦桑 :
一些布尔函数复杂性测度的合成极限和分离示例。 CCC公司 2013 : 185-196 [i1] 贾斯汀·吉尔默 , 迈克尔·E·萨克斯 , 斯里坎斯·斯里尼瓦桑 :
一些布尔函数复杂性度量的合成极限和分离示例。 CoRR公司 abs/1306.0630 ( 2013 )