刘明瑞
人员信息
其他同名人员
SPARQL查询
优化列表
2020年–今天
2024 [j8] 郭彪 , 刘明瑞 , 钱河 , 明江 :
具有视频异常检测对抗训练的双流时空自动编码器。 IEEE接入 12 : 125881-125889 ( 2024 ) [公元38年] 刘明瑞 :
序列数据联合学习算法基础。 AAAI公司 2024 : 22675 [公元37年] 刘玉波 , 任玉新 , 刘明瑞 , 李洪波 , 郭汉军 , 谢淼 , 胡新伟(Xinwei Hu) , 陈海波 :
通过将DRAM缓存与虚拟内存管理集成来优化异构内存上的文件系统。 快速的 2024 : 71-87 [公元36年] 杰浩 , 小川宫 , 刘明瑞 :
无界光滑下的双层优化:一种新算法及收敛性分析。 ICLR公司 2024 [公元35年] 雅杰宝 , 迈克尔·克劳肖 , 刘明瑞 :
神经网络异构联合学习中局部步骤的可证明益处:特征学习视角。 ICML公司 2024 [公元34年] 小川宫 , 杰浩 , 刘明瑞 :
无界光滑下随机双层优化的近似最优单回路算法。 ICML公司 2024 [公元33年] 刘明瑞 , 信阳汤 , 钱叶强 , 陈继明(Jiming Chen) , 梁莉 :
LESS-Map:用于长期自我定位的停车场轻量级和进化语义地图。 ICRA公司 2024 : 17990-17996 [i27] 杰浩 , 小川宫 , 刘明瑞 :
无界光滑下的双层优化:一种新算法及收敛性分析。 CoRR公司 abs/2401.09587 ( 2024 ) [i26] 托基·塔希米德·伊南 , 刘明瑞 , 阿玛尔达·谢胡 :
深度学习的超越单模型观点:随机优化算法的优化与泛化。 CoRR公司 abs/2403.00574 ( 2024 ) 2023 [j7] 王树海 , 刘欣(Xin Liu) , 小潘 , 徐汉杰(Hanjie Xu) , 刘明瑞 :
用于元结构学习的异构图形变换器及其在文本分类中的应用。 ACM事务处理。 网状物 17 ( 三 ) : 21:1-21:27 ( 2023 ) [公元32年] 刘明瑞 , 王晓刚 , 杨伟 , 周嘉怡 , 芮松 , 连泽伟 :
基于AGX-Xavier环境的红外视频行为识别算法。 安全流程 2023 : 1-5 [公元31年] 周玉庆 , 天舒峰 , 刘明瑞 , 朱紫薇 :
无偏点击后转换率估计的广义倾向学习框架。 CIKM公司 2023 : 3554-3563 [公元30年] 刘玉波 , 任玉新 , 刘明瑞 , 郭汉军 , 谢淼 , 胡新伟(Xinwei Hu) :
缓存还是直接访问? 在异构内存文件系统中恢复缓存。 尺寸@SOSP 2023 : 38-44 [c29] 迈克尔·克劳肖 , 雅杰宝 , 刘明瑞 :
情节:针对异质数据的联合学习的带有周期性重新采样校正的情节梯度剪辑。 ICLR公司 2023 [公元28年] 中海路 , 芮诗 , 赵国 , 刘明瑞 :
电力电子器件RUL估计的年龄特征增强神经网络。 ICPHM公司 2023 : 38-47 [公元27年] 雅杰宝 , 阿玛尔达·谢胡 , 刘明瑞 :
无过参数化双层神经网络局部SGD的全局收敛性分析。 NeurIPS公司 2023 [公元26年] 迈克尔·克劳肖 , 雅杰宝 , 刘明瑞 :
带有客户端子采样、数据异构性和无界平滑度的联合学习:一种新算法和下限。 NeurIPS公司 2023 [公元25年] 杰浩 , 凯益记 , 刘明瑞 :
连续学习中的双层核心集选择:一种新的公式和算法。 NeurIPS公司 2023 [公元24年] 朱香玉 , 杰浩 , 郭云辉 , 刘明瑞 :
非平衡终身学习中的AUC最大化。 阿拉伯联合酋长国 2023 : 2574-2585 [i25] 迈克尔·克劳肖 , 雅杰宝 , 刘明瑞 :
情节:针对异质数据的联合学习的带有周期性重新采样校正的情节梯度剪辑。 CoRR公司 abs/2302.07155 ( 2023 ) [i24] 雷云文 , 陶孙 , 刘明瑞 :
小批量SGD和局部SGD的稳定性和泛化。 CoRR公司 abs/2310.01139 ( 2023 ) [第23条] 刘明瑞 , 信阳汤 , 钱叶强 , 陈继明(Jiming Chen) , 梁莉 :
LESS-Map:用于长期自我定位的停车场轻量级和进化语义地图。 CoRR公司 腹肌/2310.07390 ( 2023 ) 2022 [j6] 薛莉 , 贾鹏 , 张涛(Tao Zhang) , 刘明瑞 , 英孚 , 海郑中 , Jun Zhang(张军) :
用于文本图像安全保护的量子点功能加密相机。 高级智能。 系统。 4 ( 12 ) ( 2022 ) [j5] 哈桑·拉菲克 , 刘明瑞 , 林启航(Qihang Lin) , 杨天宝 :
弱凸凹极小极大优化:可证明算法及其在机器学习中的应用。 最佳方案。 方法软件。 37 ( 三 ) : 1087-1121 ( 2022 ) 【j4】 庄振勋 , 刘明瑞 , 阿肖克·卡特科斯基 , 弗朗西斯科·奥拉博纳 :
通过近似方法和无标度性理解AdamW。 事务处理。 机器。 学习。 物件。 2022 ( 2022 ) 【c23】 李晓宇 , 刘明瑞 , 弗朗西斯科·奥拉博纳 :
关于动量方法的最后迭代收敛性。 中高音 2022 : 699-717 [公元22年] 刘明瑞 , 弗朗西斯科·奥拉博纳 :
关于凸-凹Min-max问题的初始化。 中高音 2022 : 743-767 【c21】 郑旺(音) , 刘明瑞 , 成龙 , 张倩如 , 李江能 , 苗春燕 :
用流动记录推断用户的社会经济地位。 IEEE大数据 2022 : 646-655 [公元20年] 托基·塔希米德·伊南 , 刘明瑞 , 阿玛尔达·谢胡 :
多类、不平衡情绪分类任务的F-测度优化。 ICANN(1) 2022 : 158-170 [第19条] 马赫迪·贝托拉希 , 刘明瑞 , 宁路 :
DSFL:联合学习的动态稀疏化。 ICCSPA公司 2022 : 1-6 [第18条] 雅杰宝 , 迈克尔·克劳肖 , 珊罗 , 刘明瑞 :
联合学习中的快速组合优化和统计恢复。 ICML公司 2022 : 1508-1536 [第17条] 迈克尔·克劳肖 , 刘明瑞 , 弗朗西斯科·奥拉博纳 , 张伟(音译) , 庄振勋 :
广义SignSGD对无界光滑的鲁棒性。 NeurIPS公司 2022 [第16条] 凯益记 , 刘明瑞 , 梁英斌 , 雷英 :
双层优化器会从循环中受益吗。 NeurIPS公司 2022 [第15条] 刘明瑞 , 庄振勋 , 雷云文 , 廖春阳 :
一种用于训练深度神经网络的高效通信分布式梯度裁剪算法。 NeurIPS公司 2022 [i22] 庄振勋 , 刘明瑞 , 阿肖克·卡特科斯基 , 弗朗西斯科·奥拉博纳 :
通过近似方法和无标度性理解AdamW。 CoRR公司 abs/2202.00089 ( 2022 ) 【i21】 刘明瑞 , 庄振勋 , 雷云伟 , 廖春阳 :
一种用于训练深度神经网络的高效通信分布式梯度裁剪算法。 CoRR公司 腹肌/2205.05040 ( 2022 ) [i20] 凯益记 , 刘明瑞 , 梁英斌 , 雷英 :
双层优化器会从循环中受益吗。 CoRR公司 abs/2205.14224 ( 2022 ) [i19] 雅杰宝 , 迈克尔·克劳肖 , 珊罗 , 刘明瑞 :
联合学习中的快速组合优化和统计恢复。 CoRR公司 abs/2207.08204 ( 2022 ) [i18] 迈克尔·克劳肖 , 刘明瑞 , 弗朗西斯科·奥拉博纳 , 张伟(音译) , 庄振勋 :
广义SignSGD对无界光滑的鲁棒性。 CoRR公司 abs/2208.11195 ( 2022 ) [i17] 郑旺(音) , 刘明瑞 , 成龙 , 张倩如 , 李江能 , 苗春燕 :
用流动记录推断用户的社会经济地位。 CoRR公司 abs/2211.08200 ( 2022 ) 2021 [j3] 刘明瑞 , 哈桑·拉菲克 , 林启航(Qihang Lin) , 杨天宝 :
弱凸-弱凹Min-max问题的一阶收敛理论。 J.马赫。 学习。 物件。 22 : 169:1-169:34 ( 2021 ) [注2] 崔晓东 , 张伟(音译) , 阿卜杜拉·卡伊 , 刘明瑞 , 乌尔里希·芬克勒 , 布莱恩·金斯伯里 , 乔治·桑恩 , 大卫·S·孔 :
声学模型的异步分散分布式训练。 IEEE ACM传输。 音频语音语言处理。 29 : 3565-3576 ( 2021 ) [第14条] 雷云文 , 刘明瑞 , Yiming Ying应一鸣 :
成对学习SGD的泛化保证。 NeurIPS公司 2021 : 21216-21228 [i16] 李晓宇 , 刘明瑞 , 弗朗西斯科·奥拉博纳 :
关于动量方法的最后迭代收敛性。 CoRR公司 abs/2102.07002 ( 2021 ) 【i15】 刘明瑞 , 弗朗西斯科·奥拉博纳 :
凸-凹Min-max问题的无参数算法。 CoRR公司 abs/2103.00284 ( 2021 ) [第14条] 崔晓东 , 张伟(音译) , 阿卜杜拉·卡伊 , 刘明瑞 , 乌尔里希·芬克勒 , 布莱恩·金斯伯里 , 乔治·桑恩 , 大卫·S·孔 :
声学模型的异步分散分布式训练。 CoRR公司 abs/2110.11199 ( 2021 ) [i13] 张伟(音译) , 刘明瑞 , 于峰 , 崔晓东 , 布莱恩·金斯伯里 , 于海图 :
分散随机梯度下降中损失景观相关的自调整学习率。 CoRR公司 abs/2112.01433 ( 2021 ) 2020 [第13条] 张伟(音译) , 崔晓东 , 阿卜杜拉·卡伊 , 刘明瑞 , 乌尔里希·芬克勒 , 布莱恩·金斯伯里 , 乔治·桑恩 , 尤塞夫·姆鲁厄 , Alper Buyuktosunoglu公司 , 佩耶尔·达斯 , 大卫·S·孔 , 迈克尔·皮奇尼 :
提高大规模分散分布式训练的效率。 ICASSP公司 2020 : 3022-3026 [第12条] 刘明瑞 , 尤塞夫·姆鲁厄 , 杰雷特·罗斯 , 张伟(音译) , 崔晓东 , 佩耶尔·达斯 , 杨天宝 :
更好地理解生成对抗网中的自适应梯度算法。 ICLR公司 2020 [c11] 刘明瑞 , 卓宁园 , Yiming Ying应一鸣 , 杨天宝 :
基于深度神经网络的随机AUC最大化。 ICLR公司 2020 [第10条] 郭志帅 , 刘明瑞 , 卓宁园 , 李深 , 刘伟(音译) , 杨天宝 :
通信效率高的分布式随机AUC最大化与深度神经网络。 ICML公司 2020 : 3864-3874 【c9】 郭云辉 , 刘明瑞 , 杨天宝 , 塔贾娜·罗辛 :
基于情景记忆的终身学习改进方案。 NeurIPS公司 2020 【c8】 刘明瑞 , 张伟(音译) , 尤塞夫·姆鲁厄 , 崔晓东 , 贾雷特·罗斯 , 杨天宝 , 佩耶尔·达斯 :
生成对抗网训练的分散并行算法。 NeurIPS公司 2020 [i12] 刘明瑞 :
警察和强盗在具有禁止子图的有向图上的游戏。 CoRR公司 abs/2001.09853 ( 2020 ) [i11] 张伟(音译) , 崔晓东 , 阿卜杜拉·卡伊 , 刘明瑞 , 乌尔里希·芬克勒 , 布莱恩·金斯伯里 , 乔治·桑恩 , 尤塞夫·姆鲁厄 , Alper Buyuktosunoglu公司 , 佩耶尔·达斯 , 大卫·S·孔 , 迈克尔·皮奇尼 :
提高大规模分散分布式训练的效率。 CoRR公司 abs/2002.01119 ( 2020 ) [i10] 郭志帅 , 刘明瑞 , 卓宁园 , 李深 , 刘伟(音译) , 杨天宝 :
通信效率高的分布式随机AUC最大化与深度神经网络。 CoRR公司 abs/2005.02426 ( 2020 ) [第九章] 刘明瑞 , 张伟(音译) , 弗朗西斯科·奥拉博纳 , 杨天宝 :
亚当 + :具有自适应方差减少的随机方法。 CoRR公司 abs/2011.11985 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 【c7】 岳琳 , 何旺 , 杨伯文(Bowen Yang) , 刘明瑞 , 尹丽(音) , 张玉清(Yuqing Zhang) :
基于多代理系统的社区网络威胁情报黑板共享机制。 ML4CS(ML4CS) 2019 : 253-270 [i8] 刘明瑞 , 卓宁园 , Yiming Ying应一鸣 , 杨天宝 :
基于深度神经网络的随机AUC最大化。 CoRR公司 abs/1908.10831 ( 2019 ) [i7] 刘明瑞 :
具有禁止诱导子图的图的Cop数。 CoRR公司 abs/1908.11478 ( 2019 ) [i6] 郭云辉 , 刘明瑞 , 杨天宝 , 塔贾娜·罗辛 :
长期记忆学习:以混合随机梯度为先导。 CoRR公司 abs/1909.11763 ( 2019 ) [i5] 刘明瑞 , 尤塞夫·姆鲁厄 , 张伟(音译) , 崔晓东 , 杰雷特·罗斯 , 杨天宝 , 佩耶尔·达斯 :
生成对抗网训练的分散并行算法。 CoRR公司 abs/1910.12999 ( 2019 ) [i4] 刘明瑞 , 尤塞夫·姆鲁厄 , 杰雷特·罗斯 , 张伟(音译) , 崔晓东 , 佩耶尔·达斯 , 杨天宝 :
更好地理解生成对抗网中的自适应梯度算法。 CoRR公司 abs/1912.11940 ( 2019 ) 2018 [j1] 贾拉尔·西迪基 , 伊丽莎白·巴斯金 , 刘明瑞 , 卡门·Z·坎特米尔·斯通 , 张伯飞 , Russell Bonneville公司 , 约瑟夫·迈克尔罗伊 , 凯文·库姆斯 , 数学Ewy A Mathé :
IntLIM:使用代谢组学和基因表达数据的线性模型进行集成。 BMC生物信息。 19 ( 1 ) : 81:1-81:12 ( 2018 ) 【c6】 刘明瑞 , 张晓轩 , 陈在义 , 王晓宇(音译) , 杨天宝 :
具有O(1/n)-收敛速度的快速随机AUC最大化。 ICML公司 2018 : 3195-3203 【c5】 张晓轩 , 刘明瑞 , 周迅 , 杨天宝 :
一致F-测度优化最优阈值的快速在线学习。 NeurIPS公司 2018 : 3893-3903 【c4】 刘明瑞 , 张晓轩 , 张丽君 , 荣进 , 杨天宝 :
ERM和随机近似的快速率:适应误差界条件。 NeurIPS公司 2018 : 4683-4694 【c3】 刘明瑞 , 李哲 , 王晓宇(音译) , 金凤仪 , 杨天宝 :
自适应负曲率下降及其在非凸优化中的应用。 NeurIPS公司 2018 : 4858-4867 [i3] 刘明瑞 , 张晓轩 , 张丽君 , 荣进 , 杨天宝 :
ERM和随机近似的快速率:适应误差界条件。 CoRR公司 abs/1805.04577 ( 2018 ) [i2] 哈桑·拉菲克 , 刘明瑞 , 林启航(Qihang Lin) , 杨天宝 :
非凸最小最大优化:可证明算法及其在机器学习中的应用。 CoRR公司 abs/1810.02060 ( 2018 ) 2017 【c2】 易旭 , 刘明瑞 , 林启航(Qihang Lin) , 杨天宝 :
不带固定惩罚参数的ADMM:使用新的自适应惩罚加快收敛。 NIPS公司 2017 : 1267-1277 【c1】 刘明瑞 , 杨天宝 :
H“下的自适应加速梯度收敛方法 {o} 奥尔德式的 错误绑定条件。 NIPS公司 2017 : 3104-3114 [i1] 刘明瑞 , 杨天宝 :
具有强高概率二阶收敛性的随机非凸优化。 CoRR公司 abs/1710.09447 ( 2017 )