乔丹·T·阿什
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乔丹·阿什顿 (又名:Jordan L.Ashton) 阿什利·乔丹 阿什利·乔丹·斯蒂芬·斯科特
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2020年–今天
2024 [第16条] 甘塔维亚·巴特 , 陈一芳 , 阿纳夫·莫汉蒂·达斯 , 张纪凡 , Sang T.Truong先生 , 斯蒂芬·马斯曼 , 朱英伦 , 杰夫·比尔姆斯 , 西蒙·S·杜 , 凯文·杰米森 , 乔丹·T·阿什 , 罗伯特·D·诺瓦克 :
大型语言模型的标签效率监督微调实验设计框架。 ACL(调查结果) 2024 : 6549-6560 [第15条] 普拉图沙·夏尔马 , 乔丹·T·阿什 , 迪潘德拉·米斯拉 :
真相就在这里:用分层选择秩约简改进语言模型中的推理。 ICLR公司 2024 [i17] 甘塔维亚·巴特 , 陈一芳 , 阿纳夫·莫汉蒂·达斯 , 张纪凡 , Sang T.Truong先生 , 斯蒂芬·马斯曼 , 朱英伦 , 杰弗里·比尔姆斯 , 西蒙·S·杜 , 凯文·杰米森 , 乔丹·T·阿什 , 罗伯特·D·诺瓦克 :
大型语言模型的标签效率监督微调实验设计框架。 CoRR公司 abs/2401.06692 ( 2024 ) [i16] 亚瑟·朱利安尼 , 乔丹·T·阿什 :
政策深度强化学习中塑性损失的研究。 CoRR公司 abs/2405.19153 ( 2024 ) 2023 [第14条] 萨维亚·科斯拉 , 周建伟 , 乔丹·T·阿什 , 西里尔·张 , 川口贤治 , 亚历克斯·兰姆 :
理解和改进异方差分布的神经主动学习。 ECAI公司 2023 : 1248-1255 [c13] 刘冰斌 , 乔丹·T·阿什 , 苏比·戈尔 , 阿克谢·克里希纳穆尔西(Akshay Krishnamurthy) , 西里尔·张 :
变形金刚学习自动驾驶的捷径。 ICLR公司 2023 [第12条] Akanksha Saran公司 , Safoora Yousefi公司 , 阿克谢·克里希纳穆尔西(Akshay Krishnamurthy) , 习专家约翰·朗福特 , 乔丹·T·阿什 :
利用深度神经网络进行流式主动学习。 ICML公司 2023 : 30005-30021 [第11条] 刘冰斌 , 乔丹·T·阿什 , 苏比·戈尔 , 阿克谢·克里希纳穆尔西(Akshay Krishnamurthy) , 西里尔·张 :
使用翻转语言建模揭示注意力缺陷。 NeurIPS公司 2023 【i15】 Akanksha Saran公司 , Safoora Yousefi公司 , 阿克谢·克里希纳穆尔西(Akshay Krishnamurthy) , 习专家约翰·朗福特 , 乔丹·T·阿什 :
利用深度神经网络进行流式主动学习。 CoRR公司 abs/2303.02535 ( 2023 ) [第14条] 刘冰斌 , 乔丹·T·阿什 , 苏比·戈尔 , 阿克谢·克里希纳穆尔西(Akshay Krishnamurthy) , 西里尔·张 :
使用翻转语言建模揭示注意力缺陷。 CoRR公司 abs/2306.00946 ( 2023 ) [i13] 普拉图沙·夏尔马 , 乔丹·T·阿什 , 迪彭德拉·米斯拉 :
真相就在这里:用分层选择秩约简改进语言模型中的推理。 CoRR公司 abs/2312.13558 ( 2023 ) 2022 [第10条] 乔丹·T·阿什 , 苏比·戈尔 , 阿克谢·克里希纳穆尔西(Akshay Krishnamurthy) , 迪潘德拉·米斯拉 :
探究否定词在对比表征学习中的作用。 AISTATS公司 2022 : 7187-7209 【c9】 乔丹·T·阿什 , 西里尔·张 , 苏比·戈尔 , 阿克谢·克里希纳穆尔西(Akshay Krishnamurthy) , 沙姆·M·卡卡德 :
可扩展勘探的反集中信心奖金。 ICLR公司 2022 [c8] 尼肯·桑西 , 乔丹·T·阿什 , 苏比·戈尔 , 迪彭德拉·米斯拉 , 西里尔·张 , 桑吉弗·阿罗拉 , 沙姆·M·卡卡德 , 阿克谢·克里希纳穆尔西(Akshay Krishnamurthy) :
理解对比学习需要结合归纳偏见。 ICML公司 2022 : 19250-19286 [i12] 尼肯·桑西 , 乔丹·T·阿什 , 苏比·戈尔 , 迪潘德拉·米斯拉 , 西里尔·张 , 桑吉弗·阿罗拉 , 沙姆·M·卡卡德 , 阿克谢·克里希纳穆尔西(Akshay Krishnamurthy) :
理解对比学习需要结合归纳偏见。 CoRR公司 abs/2202.14037 ( 2022 ) [i11] 刘冰斌 , 乔丹·T·阿什 , 苏比·戈尔 , 阿克谢·克里希纳穆尔西(Akshay Krishnamurthy) , 西里尔·张 :
变形金刚学习自动驾驶的捷径。 CoRR公司 abs/2210.10749 ( 2022 ) [i10] 马克·拉克 , 乔丹·T·阿什 , 习专家约翰·朗福特 , 保罗·米内罗 , 艾达·莫门内贾德 :
特征记忆树。 CoRR公司 abs/2210.14077 ( 2022 ) [第九章] 萨维亚·科斯拉 , 周建伟 , 乔丹·T·阿什 , 西里尔·张 , 川口贤治 , 亚历克斯·兰姆 :
异方差分布的神经主动学习。 CoRR公司 abs/2211.00928 ( 2022 ) 2021 【c7】 乔丹·T·阿什 , 苏比·戈尔 , 阿克谢·克里希纳穆尔西(Akshay Krishnamurthy) , 沙姆·M·卡卡德 :
《消失的钓鱼:费舍尔嵌入的神经主动学习》(Gone Fishing:Neural Active Learning with Fisher Embeddings)。 NeurIPS公司 2021 : 8927-8939 [i8] 乔丹·T·阿什 , 苏尔比·戈尔 , 阿克谢·克里希纳穆尔西(Akshay Krishnamurthy) , 沙姆·M·卡卡德 :
《消失的钓鱼:费舍尔嵌入的神经主动学习》(Gone Fishing:Neural Active Learning with Fisher Embeddings)。 CoRR公司 abs/2106.09675 ( 2021 ) [i7] 乔丹·T·阿什 , 苏比·戈尔 , 阿克谢·克里希纳穆尔西(Akshay Krishnamurthy) , 迪潘德拉·米斯拉 :
探究否定词在对比表征学习中的作用。 CoRR公司 abs/2106.09943 ( 2021 ) [i6] 乔丹·T·阿什 , 西里尔·张 , 苏比·戈尔 , 阿克谢·克里希纳穆尔西(Akshay Krishnamurthy) , 沙姆·M·卡卡德 :
可扩展勘探的反集中信心奖金。 CoRR公司 abs/2110.11202 ( 2021 ) 2020 【c6】 乔丹·T·阿什 , 张赤成 , 阿克谢·克里希纳穆尔西(Akshay Krishnamurthy) , 习专家约翰·朗福特 , 阿列克·阿加瓦尔 :
通过多样、不确定梯度下限进行深层批主动学习。 ICLR公司 2020 【c5】 乔丹·T·阿什 , 瑞安·P·亚当斯 :
关于热启动神经网络训练。 NeurIPS公司 2020 【c4】 亚历克斯·比特森 , 乔丹·T·阿什 , 杰弗里·罗德 , 天居学 , 瑞安·P·亚当斯 :
学习PDE订单减少的可组合能量替代品。 NeurIPS公司 2020 [i5] 亚历克斯·比特森 , 乔丹·T·阿什 , 杰弗里·罗德 , 天居学 , 瑞安·P·亚当斯 :
学习PDE订单减少的可组合能源替代品。 CoRR公司 abs/2005.06549 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 【c3】 格雷戈里·甘德森 , 比安卡·杜米特拉斯库 , 乔丹·T·阿什 , 芭芭拉·恩格哈特 :
成对生物医学观察的深概率CCA的端到端培训。 阿拉伯联合酋长国 2019 : 945-955 [i4] 乔丹·T·阿什 , 张赤成 , 阿克谢·克里希纳穆尔西(Akshay Krishnamurthy) , 习专家约翰·朗福特 , 阿列克·阿加瓦尔 :
通过多样、不确定梯度下限进行深层批主动学习。 CoRR公司 abs/1906.03671 ( 2019 ) [i3] 乔丹·T·阿什 , 瑞安·P·亚当斯 :
论温启动神经网络训练的难点。 CoRR公司 abs/1910.08475 ( 2019 ) 2018 【c2】 黄芙蓉 , 乔丹·T·阿什 , 习专家约翰·朗福特 , 罗伯特·夏皮雷 :
使用Boosting理论连续学习Deep ResNet块。 ICML公司 2018 : 2063-2072 2017 [i2] 黄芙蓉 , 乔丹·T·阿什 , 习专家约翰·朗福特 , 罗伯特·夏皮雷 :
使用Boosting理论连续学习Deep ResNet块。 CoRR公司 abs/1706.04964 ( 2017 ) 2016 [i1] 乔丹·T·阿什 , 罗伯特·夏皮雷 :
使用近似标签匹配的多源域适配。 CoRR公司 abs/1602.04889 ( 2016 ) 2011 【c1】 乔丹·T·阿什 , 莫妮卡宝贝 , 加尔·科恩 , 萨米恩·贾拉尔 , 萨姆·利希滕贝格 , 迈克尔·利特曼 , Vukosi Marivate公司 , 菲利普·奎扎 , Blase Ur公司 , 张敏丽 :
可擦写设备:家用电器的用户友好编程。 HCI(3) 2011 : 137-146