Shubhendu Trivedi公司
人员信息
附属: 麻省理工学院(MIT),计算机科学和人工智能实验室(CSAIL),美国马萨诸塞州剑桥 隶属关系(前): 美国罗得岛州普罗维登斯布朗大学数学计算与实验研究所(ICERM) 从属关系(前,2018年博士): 美国伊利诺伊州芝加哥大学 隶属关系(前): 美国伊利诺伊州芝加哥丰田技术研究所 隶属关系(前): 美国马萨诸塞州伍斯特理工学院计算机科学系
优化列表
2020年–今天
2024 [i22] 米尔恰·彼得拉奇 , Shubhendu Trivedi公司 :
立场论文:词汇任务和转导的广义语法规则和基于结构的超越经典等变的泛化。 CoRR公司 abs/2402.01629 ( 2024 ) 2023 [第17条] 甄琳 , Shubhendu Trivedi公司 , 孙继萌 :
使用KCal后退一步:深度神经网络的基于多类内核的校准。 ICLR公司 2023 [第16条] 甄琳 , Shubhendu Trivedi公司 , 曹啸 , 孙继萌 :
具有保角成本控制的快速在线价值最大化预测集。 ICML公司 2023 : 21182-21203 [第15条] 米尔恰·彼得拉奇 , Shubhendu Trivedi公司 :
近似值-(近似)组均衡下的泛化交易。 NeurIPS公司 2023 【i21】 甄琳 , Shubhendu Trivedi公司 , 曹啸 , 孙继萌 :
具有保角成本控制的快速在线价值最大化预测集。 CoRR公司 abs/2302.00839 ( 2023 ) [i20] 米尔恰·彼得拉奇 , Shubhendu Trivedi公司 :
近似值-(近似)组均衡下的泛化交易。 CoRR公司 腹肌/2305.17592 ( 2023 ) [i19] 甄琳 , Shubhendu Trivedi公司 , 孙继萌 :
自信生成:黑盒大型语言模型的不确定性量化。 CoRR公司 abs/2305.19187 ( 2023 ) 2022 [注2] 甄琳 , Shubhendu Trivedi公司 , 孙继萌 :
具有时间相关性的共形预测间隔。 事务处理。 机器。 学习。 物件。 2022 ( 2022 ) [第14条] 马修·法雷尔 , 布莱克·博德隆 , Shubhendu Trivedi公司 , Cengiz Pehlevan公司 :
等变表示的组内变量线性读出能力:在所有可能的视图下,有多少对象可以线性分类? ICLR公司 2022 [第13条] 甄琳 , Shubhendu Trivedi公司 , 孙继萌 :
时间分位数调整的保角预测。 NeurIPS公司 2022 [i18] 甄琳 , Shubhendu Trivedi公司 , 孙继萌 :
使用KCal后退一步:深度神经网络的基于多类内核的校准。 CoRR公司 abs/2202.07679 ( 2022 ) [i17] 甄琳 , Shubhendu Trivedi公司 , 孙继萌 :
时间分位数调整的保角预测。 CoRR公司 abs/2205.09940 ( 2022 ) [i16] 甄琳 , Shubhendu Trivedi公司 , 孙继萌 :
具有时间相关性的保形预测区间。 CoRR公司 abs/2205.12940 ( 2022 ) 2021 [第12条] 甄琳 , Shubhendu Trivedi公司 , 孙继萌 :
深度学习模型的局部有效和判别预测间隔。 NeurIPS公司 2021 : 8378-8391 【i15】 甄琳 , 尼古拉斯·黄 , 卡米尔·艾夫斯特鲁兹 , W.L.Kimmy Wu , Shubhendu Trivedi公司 , 乔·卡尔迪拉 , 布莱恩·诺德 :
DeepSZ:使用深度学习识别Sunyaev-Zel'dovich星系团。 CoRR公司 abs/2102.13123 ( 2021 ) [第14条] 甄琳 , Shubhendu Trivedi公司 , 孙继萌 :
深度学习模型的局部有效和判别置信区间。 CoRR公司 abs/2106.00225 ( 2021 ) [i13] 马修·法雷尔 , 布莱克·博德隆 , Shubhendu Trivedi公司 , Cengiz Pehlevan公司 :
等变表示的组内变量线性读出能力:在所有可能的视图下,有多少对象可以线性分类? CoRR公司 abs/2110.07472 ( 2021 ) 2020 [i12] Shubhendu Trivedi公司 , J.Wang(王) :
雅可比预期的外部产品:理论和经验。 CoRR公司 abs/2006.03550 ( 2020 ) [i11] 苏哈斯·洛希特 , Shubhendu Trivedi公司 :
球形信号的旋转变分自动编码器。 CoRR公司 abs/2012.04474 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 [j1] 乔·卡尔迪拉 , W.L.K.Wu先生 , 布莱恩·诺德 , 卡米尔·艾夫斯特鲁兹 , Shubhendu Trivedi公司 , K.T.故事 :
深CMB:用深度神经网络透镜重建宇宙微波背景。 阿童木。 计算。 28 : 100307 ( 2019 ) [i10] 柯克·斯旺森 , Shubhendu Trivedi公司 , 约书亚·勒奎 , 凯尔·斯旺森 , 里西·康多 :
非晶材料自动分类和表征的深度学习。 CoRR公司 abs/1909.04648 ( 2019 ) [第九章] Pramod Kaushik Mudrakarta公司 , Shubhendu Trivedi公司 , 里西·康多 :
非对称多分辨率矩阵分解。 CoRR公司 abs/1910.05132 ( 2019 ) [i8] 詹姆斯·阿蒙森 , 詹姆斯·安妮斯 , 卡米尔·艾夫斯特鲁兹 , D.鲍林 , 乔·卡尔迪拉 , 朱塞佩·塞拉蒂 , Chihway L.Chang公司 , 斯科特·多德尔森 , D.埃尔维拉 , A.法拉希 , Krzysztof L.Genser公司 , 林赛·格雷 , 奥利弗·古采 , 菲利普·哈里斯 , 杰米·金尼 , 詹姆斯·科沃考夫斯基(James B.Kowalkowski) , 罗布·库奇克 , S.姆雷纳 , 布莱恩·诺德 , A.段落 , 凯文·佩德罗 , 加布里埃尔·N·珀杜 , 亚历山大·申克 , Spentzouris Panagiotis , J.圣约翰 , Nhan Tran公司 , Shubhendu Trivedi公司 , 劳拉·特鲁伊 , W.L.K.Wu先生 , C.R.Bom公司 :
响应NITRD、NCO、NSF关于“2016年国家人工智能研究与发展战略计划更新”的信息请求。 CoRR公司 abs/1911.05796 ( 2019 ) 2018 [第11条] 里西·康多 , Hy Truong Son先生 , 霍勒斯·潘 , 布兰登·M·安德森 , Shubhendu Trivedi公司 :
用于学习图的协变合成网络。 ICLR(车间) 2018 [第10条] 里西·康多 , Shubhendu Trivedi公司 :
关于神经网络中的等方差和卷积对紧群作用的推广。 ICML公司 2018 : 2752-2760 【c9】 里西·康多 , 甄琳 , Shubhendu Trivedi公司 :
Clebsch-Gordan网:一种全傅里叶空间球面卷积神经网络。 NeurIPS公司 2018 : 10138-10147 [i7] 里西·康多 , Hy Truong Son先生 , 霍勒斯·潘 , 布兰登·M·安德森 , Shubhendu Trivedi公司 :
用于学习图的协变合成网络。 CoRR公司 abs/1801.02144 ( 2018 ) [i6] 里西·康多 , Shubhendu Trivedi公司 :
关于神经网络中的等方差和卷积对紧群作用的推广。 CoRR公司 abs/1802.03690 ( 2018 ) [i5] 里西·康多 , 甄琳 , Shubhendu Trivedi公司 :
Clebsch-Gordan网:一种全傅里叶空间球面卷积神经网络。 CoRR公司 abs/1806.09231 ( 2018 ) [i4] Shubhendu Trivedi公司 :
相似性判别学习与群等变表征。 CoRR公司 abs/1808.10078 ( 2018 ) [i3] 若昂·卡尔代拉 , W.L.K.Wu先生 , 布莱恩·诺德 , 卡米尔·艾夫斯特鲁兹 , Shubhendu Trivedi公司 , K.T.故事 :
DeepCMB:利用深度神经网络对宇宙微波背景进行透镜重建。 CoRR公司 abs/1810.01483 ( 2018 ) 2015 [i2] Shubhendu Trivedi公司 , 扎卡里·帕尔多斯 , 尼尔·T·赫夫南 :
聚类在预测任务中的作用。 CoRR公司 abs/1509.06163 ( 2015 ) 2014 【c8】 Shubhendu Trivedi公司 , 大卫·A·麦卡利斯特 , 格雷格·沙克纳罗维奇 :
邻里选区的歧视性度量学习。 NIPS公司 2014 : 3392-3400 【c7】 Shubhendu Trivedi公司 , 王佳蕾 , 萨默里·科波图夫 , 格雷戈里·沙克纳罗维奇 :
期望梯度外积的一致估计。 阿拉伯联合酋长国 2014 : 819-828 2013 【c6】 费松 , Shubhendu Trivedi公司 , 王玉涛 , Gábor N.Sárközy公司 , 尼尔·赫弗南 :
将聚类应用于ITS中的保留预测问题:比较规则聚类与传统方法。 FLAIRS公司 2013 2012 【c5】 Shubhendu Trivedi公司 , 扎卡里·帕尔多斯 , Gábor N.Sárközy公司 , 尼尔·T·赫夫南 :
基于二分谱图分割的联合聚类用于非自动预测。 EDM公司 2012 : 33至40 【c4】 扎卡里·帕尔多斯 , 王庆阳 , Shubhendu Trivedi公司 :
性能预测的现实意义。 EDM公司 2012 : 192-195 【c3】 扎卡里·帕尔多斯 , Shubhendu Trivedi公司 , 尼尔·T·赫夫南 , Gábor N.Sárközy公司 :
聚类知识追踪。 智能交通系统 2012 : 405至410 [i1] Gábor N.Sárközy公司 , 费松 , 恩德雷·斯泽梅雷迪 , Shubhendu Trivedi公司 :
一种实用的规则划分算法及其在聚类中的应用。 CoRR公司 abs/1209.6540 ( 2012 ) 2011 【c2】 Shubhendu Trivedi公司 , 扎卡里·帕尔多斯 , 尼尔·T·赫夫南 :
将学生分组,生成一个集成,以改进标准测试分数预测。 AIED公司 2011 : 377-384 【c1】 Shubhendu Trivedi公司 , 扎卡里·帕尔多斯 , Gábor N.Sárközy公司 , 尼尔·T·赫夫南 :
教育数据挖掘中的谱聚类。 EDM公司 2011 : 129-138