奥斯曼·阿西夫·马利克
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2020年–今天
2024 [j4] 诺金城 , 奥斯曼·阿西夫·马利克 , 徐一鸣 , 斯蒂芬·贝克尔 , Alireza Doostan公司 , 阿基尔·纳拉扬 以下为:
具有双保真度增强的参数模型的子采样。 SIAM/ASA J.不确定性。 量化 12 ( 2 ) 以下为: 213-241 ( 2024 ) 2023 [j3] 理查德·博尔德 , 奥斯曼·阿西夫·马利克 以下为:
rBahadur:高效模拟结构化高维基因型数据,并应用于分类交配。 BMC生物信息。 24 ( 1 ) 以下为: 314 ( 2023 ) 【c6】 维维克·巴拉德瓦吉 , 奥斯曼·阿西夫·马利克 , 莱利·默里 , 劳拉·格里戈里 , 艾丁·布鲁索 , 詹姆斯·德梅尔 以下为:
Khatri-Rao产品的快速精确杠杆得分抽样及其在张量分解中的应用。 NeurIPS公司 2023 【i15】 维韦克·巴拉德瓦杰 , 奥斯曼·阿西夫·马利克 , 莱利·默里 , 劳拉·格里戈里 , 艾丁·布鲁索 , 詹姆斯·德梅尔 以下为:
Khatri-Rao产品的快速精确杠杆得分抽样及其在张量分解中的应用。 CoRR公司 abs/2301.12584 ( 2023 ) [第14条] 约塔姆·亚尼夫 , 奥斯曼·阿西夫·马利克 , 彼得·盖泽尔 , 李晓叶 以下为:
使用自适应Johnson-Lindenstraus草图构造分层半可分矩阵表示。 CoRR公司 腹肌/2302.1977 ( 2023 ) [i13] 莱利·默里 , 詹姆斯·德梅尔 , 迈克尔·马奥尼 , N.本杰明·埃里克森 , 马克西姆·梅利尼琴科 , 奥斯曼·阿西夫·马利克 , 劳拉·格里戈里 , 彼得·卢斯科(Piotr Luszczek) , 米查尔·德里金斯基(Michal Derezinski) , 迈尔斯·E·洛佩斯 , 梁天宇 , 罗恒瑞 , 杰克·J·东加拉 以下为:
随机数值线性代数:从软件的角度看这个领域。 CoRR公司 abs/2302.11474 ( 2023 ) [i12] 诺金城 , 奥斯曼·阿西夫·马利克 , 斯蒂芬·贝克尔 , Alireza Doostan公司 以下为:
用于不确定性量化的双精度变分自动编码器。 CoRR公司 abs/2305.16530 ( 2023 ) 2022 【c5】 奥斯曼·阿西夫·马利克 以下为:
在最坏情况下保证张量分解的更有效采样。 ICML公司 2022 以下为: 14887-14917 [i11] 奥斯曼·阿西夫·马利克 , 徐一鸣 , 诺金城 , 斯蒂芬·贝克尔 , Alireza Doostan公司 , 阿基尔·纳拉扬 以下为:
Kronecker最小二乘问题单调下子集的快速算法。 CoRR公司 abs/2209.05662 ( 2022 ) [i10] 诺金城 , 奥斯曼·阿西夫·马利克 , 徐一鸣 , 斯蒂芬·贝克尔 , 阿里雷萨·杜斯坦 , 阿基尔·纳拉扬 以下为:
双精度增强参数模型的正交采样。 CoRR公司 abs/2209.05705 ( 2022 ) [i9] 奥斯曼·阿西夫·马利克 , 维维克·巴拉德瓦吉 , 莱利·默里 以下为:
任意张量网络的基于采样的分解算法。 CoRR公司 abs/2210.03828 ( 2022 ) [i8] 维维克·巴拉德瓦吉 , 奥斯曼·阿西夫·马利克 , 莱利·默里 , 艾丁·布鲁索 , 詹姆斯·德梅尔 以下为:
稀疏张量CP分解的分布式内存随机化算法。 CoRR公司 abs/2210.05105 ( 2022 ) 2021 [注2] 奥斯曼·阿西夫·马利克 , 斯蒂芬·贝克尔 以下为:
矩阵乘法近似双线性计算的随机化。 国际期刊计算。 数学。 计算。 系统。 理论 6 ( 1 ) 以下为: 54至93 ( 2021 ) 【c4】 奥斯曼·阿西夫·马利克 , 斯蒂芬·贝克尔 以下为:
一种基于采样的张量环分解方法。 ICML公司 2021 以下为: 7400-7411 【c3】 奥斯曼·阿西夫·马利克 , 沙珊卡·乌巴鲁 , 利奥尔·霍雷什 , 米沙·基尔默 , 哈伊姆·艾夫伦 以下为:
使用张量M积的动态图卷积网络。 传感和诊断模块 2021 以下为: 729-737 【c2】 奥斯曼·阿西夫·马利克 , Venkatalakshmi Vyjayanthi Narumanchi公司 , 斯蒂芬·贝克尔 , 托德·默里 以下为:
使用随机散斑照明和二阶矩的超分辨率光声层析成像。 WASPAA公司 2021 以下为: 141-145 [i7] 奥斯曼·阿西夫·马利克 以下为:
张量分解的更有效采样。 CoRR公司 abs/2110.07631 ( 2021 ) 2020 [j1] 奥斯曼·阿西夫·马利克 , 斯蒂芬·贝克尔 以下为:
使用CountSketch快速随机矩阵和张量插值分解。 高级计算。 数学。 46 ( 6 ) 以下为: 76 ( 2020 ) [i6] 奥斯曼·阿西夫·马利克 , 斯蒂芬·贝克尔 以下为:
一种基于采样的张量环分解方法。 CoRR公司 abs/2010.08581 ( 2020 ) [i5] 奥斯曼·阿西夫·马利克 , Hayato Ushijima-Mwesigwa先生 , 阿纳布·罗伊 , 阿夫拉迪普·曼达尔 , Indradeep Ghosh公司 以下为:
专用硬件上的二进制矩阵分解。 CoRR公司 2010年8月693日 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 [i4] 奥斯曼·阿西夫·马利克 , 斯蒂芬·贝克尔 以下为:
基于CountSketch的快速随机矩阵和张量插值分解。 CoRR公司 abs/1901.10559 ( 2019 ) [i3] 奥斯曼·阿西夫·马利克 , 斯蒂芬·贝克尔 以下为:
矩阵乘法近似双线性计算的随机化。 CoRR公司 abs/1905.07439 ( 2019 ) [i2] 奥斯曼·阿西夫·马利克 , 沙珊卡·乌巴鲁 , 利奥尔·霍雷什 , 米沙·基尔默 , 哈伊姆·艾夫伦 以下为:
用于动态图预测的张量图卷积网络。 CoRR公司 abs/1910.07643 ( 2019 ) [i1] 奥斯曼·阿西夫·马利克 , 斯蒂芬·贝克尔 以下为:
使用相干和采样参数保证Kronecker快速Johnson-Lindenstraus变换。 CoRR公司 abs/1911.08424 ( 2019 ) 2018 【c1】 奥斯曼·阿西夫·马利克 , 斯蒂芬·贝克尔 以下为:
使用张量草图对大张量进行低秩塔克分解。 NeurIPS公司 2018 以下为: 10117-10127