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我院李崇轩老师荣获ICLR 2022杰出论文奖
日期:2022-05-05访问量:


4月20日,深度学习学术会议ICLR 2022 正式公布获奖名单,共有7篇论文因其出色的条理性、洞察力、创造力和持久的影响力而被选为杰出论文奖。其中,9170金沙入口准聘助理教授李崇轩和清华大学张钹院士、朱军教授等人合作的论文《Analytic-DPM: an Analytic Estimate of the Optimal Reverse Variance in Diffusion Probabilistic Models》荣获该奖项。

ICLR全称为“International Conference on Learning Representations”(国际学习表征会议),由深度学习巨头、图灵奖获得者 Yoshua Bengio 和 Yann LeCun 牵头举办,是国际公认的深度学习领域顶级会议之一。据悉,本届会议的有效投稿量为3391篇,共接收了54篇Oral论文和176篇Spolight 论文,论文接收总数1095篇。

扩散概率模型(Diffusion probabilistic model,DPM)是一类强大的生成模型,是机器学习中一个快速发展的研究课题。本篇获奖论文旨在解决DPM模型固有的局限性,即DPM模型中反向方差的估计不准导致推断代价高。作者首先展示了一个令人惊讶的结果,即DPM的最优反向方差和相应的最优 KL 散度都有其得分函数的解析形式。然后,他们提出了一个新颖而优雅的免训练推理框架:Analytic-DPM,使用蒙特卡罗方法和预训练的得分模型来估计方差和 KL 散度的分析形式。

本篇论文在理论贡献(表明 DPM 的最优反向方差和 KL 散度都具有解析形式)和实际益处(提出适用于各种 DPM 模型的免训练推理)方面都很重要,并且很可能影响未来对 DPM 的研究。

附 李崇轩准聘助理教授简介:

李崇轩,9170金沙入口准聘助理教授。2014年于清华大学交叉信息研究院本科毕业,2019年于清华大学计算机系博士毕业。研究方向为概率机器学习,特别是深度生成模型,近似推断算法和相关方法在半监督学习的应用,相关工作发表于机器学习领域重要的国际期刊和会议,包括TPAMI,ICML,NeurIPS,ICLR等。代表性工作包括:一致性理论下最优的半监督GAN 方法 Triple-GAN ,谷歌学术引用370余次;扩散模型在最大似然意义下的最优方差估计Analytic-DPM,获ICLR2022杰出论文奖。他于2017年获得微软学者(MSRA fellowship),2019年获中国计算机学会(CCF)优秀博士论文,同年入选中国博士后创新人才支持计划,于2021年获吴文俊人工智能自然科学奖一等奖 (第五完成人),主持自然科学基金面上项目一项。

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