罗尼·卢斯
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2020年–今天
2024 [j6] 维杰·萨达希瓦亚 , 基尔西拉姆·穆鲁格桑 , 罗尼·卢斯 , 陈品玉(Pin-Yu Chen) , 克里斯·西姆斯 , 詹姆斯·亨德勒 , 阿米特·杜兰达尔 :
传输或不传输:抑制源表示中的概念。 事务处理。 机器。 学习。 物件。 2024 ( 2024 ) 【c21】 阿米特·杜兰达尔 , Tejaswini Pedapati公司 , 罗尼·卢斯 , 索汉·丹 , 奥雷利·C·洛扎诺 , 佩耶尔·达斯 , 乔治·科利亚斯 :
NeuroPrune:一种用于大型语言模型的神经启发拓扑稀疏训练算法。 ACL(调查结果) 2024 : 2416-2430 [i25] 皮埃尔·多宁 , 耶稣·里奥斯 , 罗尼·卢斯 , Inkit Padhi公司 , 马修·里默 , 刘苗 , 萨蒂格里Prasanna Sattigeri , 曼尼什·纳吉雷迪 , 库什·瓦尔什尼 , 贾列尔·布内福夫 :
通过基于上下文的聚合实现上下文道德价值校准。 CoRR公司 abs/2403.12805 ( 2024 ) 【i24】 卢卡斯·蒙泰罗·佩斯 , 丹尼斯·韦 , Hyo Jin Do公司 , 亨德里克·斯特罗贝尔 , 罗尼·卢斯 , 阿米特·杜兰达尔 , 曼尼什·纳吉雷迪 , 卡提基安·内塞桑·拉马默西(Karthikeyan Natesan Ramamurthy) , Prasanna Sattieri公司 , 研究员沃纳·戈耶尔 , Soumya Ghosh公司 :
生成语言模型的多层次解释。 CoRR公司 abs/2403.14459 ( 2024 ) [第23条] 阿米特·杜兰达尔 , Tejaswini Pedapati公司 , 罗尼·卢斯 , 索汉·丹 , 奥雷利·C·洛扎诺 , 佩耶尔·达斯 , 乔治·科利亚斯 :
NeuroPrune:一种用于大型语言模型的神经启发拓扑稀疏训练算法。 CoRR公司 abs/2404.01306 ( 2024 ) [i22] 罗尼·卢斯 , 埃里克·米林 , 阿米特·杜兰达尔 :
CELL你的模型:大型语言模型的对比解释方法。 CoRR公司 abs/2406.11785 ( 2024 ) 2023 [公元20年] 罗尼·卢斯 , 阿米特·杜兰达尔 , 刘苗 :
强化学习的本地解释。 AAAI公司 2023 : 9002-9010 [第19条] 沙吉斯·伊克巴尔 , 乌迪特·夏尔马 , 希马·卡拉南 , 苏米特·内拉姆 , 罗尼·卢斯 , Dheeraj Sreedhar公司 , 帕凡·卡帕尼帕蒂 , 纳威德·汗 , 凯尔·埃尔文 , Ndivhuwo Makondo公司 , 易卜拉欣·阿卜杜拉齐兹 , Achille Fokoue公司 , 亚历山大·格雷 , 麦克斯韦尔·克劳斯 , 苏巴吉特·乔杜里 , 奇特拉·苏布拉曼尼亚语 :
自我监督规则学习,将文本片段链接到结构化知识的相关元素。 EMNLP(调查结果) 2023 : 1707-1718 [第18条] 严瑞轩 , 《云石文》 , 德巴伦·巴塔查尔贾亚 , 罗尼·卢斯 , 马腾飞 , 阿奇尔·福克 , 阿纳克·阿贡·朱利叶斯 :
加权时钟逻辑点处理。 ICLR公司 2023 [第17条] 德巴伦·巴塔查尔贾亚 , 奥基·哈桑扎德 , 罗尼·卢斯 , 基尔西拉姆·穆鲁格桑 :
基于逻辑摘要马尔可夫模型的事件序列概率规则归纳。 国际JCAI 2023 : 5667-5675 2022 [第16条] 维杰·阿里亚 , 雷切尔·K·E·贝拉米 , 陈品玉(Pin-Yu Chen) , 阿米特·杜兰达尔 , 迈克尔·欣德 , 塞缪尔·霍夫曼 , 斯蒂芬妮·胡德 , Q.廖维拉 , 罗尼·卢斯 , 亚历克桑德拉·莫杰西洛维奇 , 萨米·穆拉德 , 巴勃罗·佩德蒙特 , 拉米娅·拉加文德拉 , 约翰·理查兹 , Prasanna Sattieri公司 , Karthikeyan Shanmugam公司 , 莫林德·辛格 , 库什·R·瓦什尼 , 丹尼斯·韦 , 张云峰 :
AI解释360:影响与设计。 AAAI公司 2022 : 12651-12657 [第15条] Saneem A.Chemmengath公司 , 阿马尔·普拉卡什·阿扎德 , 罗尼·卢斯 , 阿米特·杜兰达尔 :
说出CAT:文本的对比属性解释。 EMNLP公司 2022 : 7190-7206 [第14条] Q.廖维拉 , 张云峰 , 罗尼·卢斯 , 最终Doshi-Velez , 阿米特·杜兰达尔 :
连接算法研究和使用上下文:可解释人工智能的上下文化评估视角。 HCOMP公司 2022 : 147-159 [第13条] Keerthiram Murugesan公司 , 维杰·萨达希瓦亚 , 罗尼·卢斯 , Karthikeyan Shanmugam公司 , 陈品玉(Pin-Yu Chen) , 阿米特·杜兰达尔 :
自动转换:学习路由可转换表示。 ICLR公司 2022 【i21】 基尔西拉姆·穆鲁格桑 , 维杰·萨达希瓦亚 , 罗尼·卢斯 , Karthikeyan Shanmugam公司 , 陈品玉(Pin-Yu Chen) , 阿米特·杜兰达尔 :
自动传输:学习路由可传输表示。 CoRR公司 2011年2月22日 ( 2022 ) [i20] 罗尼·卢斯 , 阿米特·杜兰达尔 , 刘苗 :
强化学习的本地解释。 CoRR公司 abs/2202.03597 ( 2022 ) [i19] Q.廖维拉 , 张云峰 , 罗尼·卢斯 , 最终Doshi-Velez , 阿米特·杜兰达尔 :
连接算法研究和使用上下文:可解释人工智能的上下文化评估视角。 CoRR公司 abs/2206.10847 ( 2022 ) 2021 [第12条] 维杰·阿里亚 , 瑞秋·K·E·贝拉米 , 陈品玉(Pin-Yu Chen) , 阿米特·杜兰达尔 , 迈克尔·欣德 , 塞缪尔·霍夫曼 , 斯蒂芬妮·胡德 , Q.廖维拉 , 罗尼·卢斯 , 亚历克桑德拉·莫杰西洛维奇 , 萨米·穆拉德 , 巴勃罗·佩德蒙特 , 拉米娅·拉加文德拉 , 约翰·理查兹 , Prasanna Sattigeri公司 , Karthikeyan Shanmugam公司 , 莫林德·辛格 , 库什·R·瓦什尼 , 丹尼斯·韦 , 张云峰 :
AI解释360工具包。 COMAD/CODS公司 2021 : 376-379 [第11条] 罗尼·卢斯 , 陈品玉(Pin-Yu Chen) , 阿米特·杜兰达尔 , Prasanna Sattieri公司 , 张云峰 , Karthikeyan Shanmugam公司 , 《春城图》 :
利用潜在特征进行本地解释。 KDD公司 2021 : 1139-1149 [i18] 罗尼·卢斯 , 阿米特·杜兰达尔 :
通过路径充分解释实现更好的模型理解。 CoRR公司 abs/2109.06181 ( 2021 ) [i17] Saneem A.Chemmengath公司 , 阿马尔·普拉卡什·阿扎德 , 罗尼·卢斯 , 阿米特·杜兰达尔 :
说出CAT:文本的对比属性解释。 CoRR公司 abs/2109.07983 ( 2021 ) [i16] 维杰·阿里亚 , 瑞秋·K·E·贝拉米 , 陈品玉(Pin-Yu Chen) , 阿米特·杜兰达尔 , 迈克尔·欣德 , 塞缪尔·霍夫曼 , 斯蒂芬妮·胡德 , Q.廖维拉 , 罗尼·卢斯 , 亚历克桑德拉·莫杰西洛维奇 , 萨米·穆拉德 , 巴勃罗·佩德蒙特 , 拉米娅·拉加文德拉 , 约翰·理查兹 , Prasanna Sattieri公司 , Karthikeyan Shanmugam公司 , 莫林德·辛格 , 库什·R·瓦什尼 , 丹尼斯·韦 , 张云峰 :
AI解释360:影响与设计。 CoRR公司 abs/2109.12151 ( 2021 ) 2020 [j5] 维杰·阿里亚 , 瑞秋·K·E·贝拉米 , 陈品玉(Pin-Yu Chen) , 阿米特·杜兰达尔 , 迈克尔·欣德 , 塞缪尔·霍夫曼 , 斯蒂芬妮·胡德 , Q.廖维拉 , 罗尼·卢斯 , 亚历克桑德拉·莫杰西洛维奇 , 萨米·穆拉德 , 巴勃罗·佩德蒙特 , 拉米娅·拉加文德拉 , 约翰·理查兹 , Prasanna Sattieri公司 , Karthikeyan Shanmugam公司 , 莫林德·辛格 , 库什·R·瓦什尼 , 丹尼斯·韦 , 张云峰 :
AI解释360:理解数据和机器学习模型的可扩展工具包。 J.马赫。 学习。 物件。 21 : 130:1-130:6 ( 2020 ) [c10] 维杰·阿里亚 , 瑞秋·K·E·贝拉米 , 陈品玉(Pin-Yu Chen) , 阿米特·杜兰达尔 , 迈克尔·欣德 , 塞缪尔·霍夫曼 , 斯蒂芬妮·胡德 , Q.廖维拉 , 罗尼·卢斯 , 亚历克桑德拉·莫杰西洛维奇 , 萨米·穆拉德 , 巴勃罗·佩德蒙特 , 拉米娅·拉加文德拉 , 约翰·理查兹 , Prasanna Sattieri公司 , Karthikeyan Shanmugam公司 , 莫林德·辛格 , 库什·R·瓦什尼 , 丹尼斯·韦 , 张云峰 :
AI解释360:实践教程。 工厂验收试验* 2020 : 696 【c9】 阿米特·杜兰达尔 , Karthikeyan Shanmugam公司 , 罗尼·卢斯 :
通过利用他们已经知道的知识来增强简单模型。 ICML公司 2020 : 2525-2534
2010 – 2019
2019 【c8】 安娜·乔洛曼斯卡 , 本杰明·考恩 , 萨达娜·库马拉维尔 , 罗尼·卢斯 , 马蒂亚·里戈蒂 , 伊琳娜·里什 , 保罗·迪亚奇尔 , 维亚切斯拉夫·古列夫 , 布莱恩·金斯伯里 , 拉维·特伊瓦尼 , 贾列尔·布内福夫 :
Beyond Backprop:带辅助变量的在线交替最小化。 ICML公司 2019 : 1193-1202 【i15】 罗尼·卢斯 , 陈品玉(Pin-Yu Chen) , 阿米特·杜兰达尔 , Prasanna Sattieri公司 , Karthikeyan Shanmugam公司 , 《春城图》 :
用单音属性函数生成对比解释。 CoRR公司 abs/1905.12698 ( 2019 ) [第14条] 阿米特·杜兰达尔 , Karthikeyan Shanmugam公司 , 罗尼·卢斯 :
利用简单模型预测提高性能。 CoRR公司 abs/1905.13565 ( 2019 ) [i13] 维杰·阿里亚 , 瑞秋·K·E·贝拉米 , 陈品玉(Pin-Yu Chen) , 阿米特·杜兰达尔 , 迈克尔·欣德 , 塞缪尔·霍夫曼 , 斯蒂芬妮·胡德 , Q.廖维拉 , 罗尼·卢斯 , 亚历克桑德拉·莫杰西洛维奇 , 萨米·穆拉德 , 巴勃罗·佩德蒙特 , 拉米娅·拉加文德拉 , 约翰·理查兹 , Prasanna Sattieri公司 , Karthikeyan Shanmugam公司 , 莫林德·辛格 , 库什·R·瓦什尼 , 丹尼斯·韦 , 张云峰 :
一种解释并不适用于所有人:人工智能可解释性技术的工具包和分类。 CoRR公司 abs/1909.03012 ( 2019 ) 2018 【c7】 佩德·奥尔森 , Karthikeyan内森·拉马穆尔蒂 , 哈维尔·里贝拉 , 陈玉豪 , 艾迪·汤普森 , 罗尼·卢斯 , 米奇·图因斯特拉 , 阿部直树 :
高粱图像中穗的检测与计数。 DSAA公司 2018 : 400-409 【c6】 阿米特·杜兰达尔 , 陈品玉(Pin-Yu Chen) , 罗尼·卢斯 , 涂春辰 , 排顺亭 , Karthikeyan尚穆甘 , 佩耶尔·达斯 :
基于缺失的解释:走向带有相关否定词的对比解释。 NeurIPS公司 2018 : 590-601 【c5】 阿米特·杜兰达尔 , Karthikeyan Shanmugam公司 , 罗尼·卢斯 , 佩德·奥尔森 :
使用置信度配置文件改进简单模型。 NeurIPS公司 2018 : 10317-10327 [i12] 阿米特·杜兰达尔 , 陈品玉(Pin-Yu Chen) , 罗尼·卢斯 , 《春城图》 , 排顺亭 , Karthikeyan Shanmugam公司 , 佩耶尔·达斯 :
基于缺失的解释:使用相关否定词进行对比解释。 CoRR公司 abs/1802.07623 ( 2018 ) [i11] 安娜·乔洛曼斯卡 , 萨达娜·库马拉维尔 , 罗尼·卢斯 , 伊琳娜·里什 , 布莱恩·金斯伯里 , 拉维·特伊瓦尼 , 贾列尔·布内福夫 :
超越Backprop:交替最小化与共同激活记忆。 CoRR公司 abs/1806.09077 ( 2018 ) [i10] 阿米特·杜兰达尔 , Karthikeyan Shanmugam公司 , 罗尼·卢斯 , 佩德·奥尔森 :
使用置信度配置文件改进简单模型。 CoRR公司 abs/1807.07506 ( 2018 ) [第九章] 陈杰(音译) , 罗尼·卢斯 :
使用有偏但一致的梯度估计的随机梯度下降。 CoRR公司 abs/1807.11880 ( 2018 ) 2017 [i8] 阿米特·杜兰达尔 , 维杰·S·艾扬格 , 罗尼·卢斯 , Karthikeyan Shanmugam公司 :
提示:键入程序的可解释性。 CoRR公司 腹肌/1706.02952 ( 2017 ) [i7] 阿米特·杜兰达尔 , 维杰·艾扬格 , 罗尼·卢斯 , Karthikeyan Shanmugam公司 :
描述程序可解释性的正式框架。 CoRR公司 abs/1707.03886 ( 2017 ) 2016 【c4】 马雷克·佩特里克 , 罗尼·卢斯 :
动态产品推荐的可解释政策。 阿拉伯联合酋长国 2016 2014 【j4】 斯蒂芬·巴克利 , 马库斯·埃特尔 , 普拉提克·贾因 , 罗尼·卢斯 , 马雷克·佩特里克 , 拉杰什·库马尔·拉维 , 奇特拉·文卡特拉马尼 :
用于个性化客户参与的社交媒体和客户行为分析。 IBM J.研究开发。 58 ( 5/6 ) ( 2014 ) 【c3】 亚历山大·Y·阿拉夫金 , 奥雷利·C·洛扎诺 , 罗尼·卢斯 , Prabhanjan Kambadur公司 :
稀疏分位数回归的正交匹配追踪。 ICDM公司 2014 : 11-19 [i6] 亚历山大·Y·阿拉夫金 , 安居-坎巴杜尔 , 奥雷利·C·洛扎诺 , 罗尼·卢斯 :
有效稳健估计的稀疏分位数Huber回归。 CoRR公司 abs/1402.4624 ( 2014 ) 2013 [j3] 罗尼·卢斯 , 马克·特布勒 :
稀疏约束下秩一矩阵逼近的条件梯度算法。 SIAM版本。 55 ( 1 ) : 65-98 ( 2013 ) 2011 [注2] 罗尼·卢斯 , 马克·特布勒 :
通过拉格朗日对偶对稀疏PCA进行凸逼近。 操作。 雷斯莱特。 39 ( 1 ) : 57-61 ( 2011 ) [i5] 罗尼·卢斯 , Saharon Rosset公司 , 莫尼·沙哈尔 :
等渗递归分区。 CoRR公司 abs/1102.5496 ( 2011 ) [i4] 罗尼·卢斯 , 马克·特布勒 :
稀疏约束下秩一矩阵逼近的条件梯度算法。 CoRR公司 abs/1107.1163 ( 2011 ) 2010 【c2】 罗尼·卢斯 , Saharon Rosset公司 , 莫尼·沙哈尔 :
分解等渗回归以有效解决大型问题。 NIPS公司 2010 : 1513-1521
2000 – 2009
2009 [j1] 罗尼·卢斯 , 亚历山大·阿斯普雷蒙特 :
不确定核支持向量机分类。 数学。 程序。 计算。 1 ( 2-3 ) : 97-118 ( 2009 ) 2008 [i3] 罗尼·卢斯 , 亚历山大·阿斯普雷蒙特 :
不确定核支持向量机分类。 CoRR公司 abs/0804.0188 ( 2008 ) [i2] 罗尼·卢斯 , 亚历山大·阿斯普雷蒙特 :
多核学习的割平面方法。 CoRR公司 abs/0809.2792 ( 2008 ) 2007 【c1】 罗尼·卢斯 , 亚历山大·阿斯普雷蒙特 :
具有不确定核的支持向量机分类。 NIPS公司 2007 : 953-960 [i1] 罗尼·卢斯 , 亚历山大·阿斯普雷蒙特 :
使用稀疏主成分分析进行聚类和特征选择。 CoRR公司 abs/0707.0701 ( 2007 )