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NeurIPS 2023预讲会(三)-图机器学习、时间序列分析等
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薛家琦,中佛罗里达大学一年级博士生,导师为Dr. Qian Lou。研究方向主要包括Privacy-preserving machine learning和Trojan Attack and detection on deep learning. 报告题目:TrojLLM: A Black-box Trojan Prompt Attack on Large Language Models 吴齐天,上海交通大学博士生,研究方向为图机器学习与几何深度学习 报告题目:Simplifying and Empowering Transformers for Large-Graph Representations 簡翌 (Eli Chien),ECE,GaTech研究员,Eli Chien的研究主要發表於機器學習、數據挖掘與信息論會議(NeurIPS, ICLR, ICML, AAAI, AISTATS, KDD, TheWebConf, ICDM, TIT...等)。 报告题目:Differentially Private Decoupled Graph Convolutions for Multigranular Topology Protection 刘家硕,清华大学计算机系博士四年级学生,导师为崔鹏老师。曾在Columbia Business School访问(远程),现在Stanford MS&E做访问学生。主要研究方向为Out-of-Distribution Generalization, Data-Centric AI, Data Heteorgeneity等,相关工作发表于ICML,NeurIPS,ICLR等会议,个人主页:https://ljsthu.github.io 报告题目:On the Need for a Language Describing Distribution Shifts: Illustrations on Tabular Datasets 董家祥,清华大学软件学院博士四年级,导师为张力教授。研究方向主要包括时间序列分析,时序表征学习。 报告题目:SimMTM: A Simple Pre-Training Framework for Masked Time-Series Modeling 薄德瑜,北京邮电大学计算机系博士五年级学生,主要研究方向为Spectral Graph Models,相关工作发表于NeurIPS, ICLR等会议,个人主页:https://bdy9527.github.io/ 报告题目:Graph Contrastive Learning with Stable and Scalable Spectral Encoding 陈一览,加州大学圣地亚哥分校二年级博士生,导师为Lily Weng,研究方向为深度学习的理论以及应用,个人主页:https://chenyilan.net/ 报告题目:Analyzing Generalization of Neural Networks through Loss Path Kernels
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