Jiaxin Shi

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Jun ZhuProfessor of Computer Science, Tsinghua UniversityDirección de correo verificada de mail.tsinghua.edu.cn
SHENGYANG SUNApplied Scientist, NVIDIADirección de correo verificada de nvidia.com
Roger GrosseAssociate Professor, University of TorontoDirección de correo verificada de cs.toronto.edu
Shixia LiuProfessor, Tsinghua University, IEEE FellowDirección de correo verificada de tsinghua.edu.cn
Mengchen LiuMicrosoftDirección de correo verificada de microsoft.com
Chongxuan LiAssociate Professor (tenure track), Renmin University of ChinaDirección de correo verificada de ruc.edu.cn
Michalis TitsiasDeepMindDirección de correo verificada de google.com
Yang SongOpenAIDirección de correo verificada de openai.com
Stefano ErmonStanford UniversityDirección de correo verificada de cs.stanford.edu
Lester MackeyMicrosoft ResearchDirección de correo verificada de microsoft.com
Yuhao ZhouPh.D. Student, Tsinghua UniversityDirección de correo verificada de mails.tsinghua.edu.cn
Guodong ZhangxAIDirección de correo verificada de x.ai
Chang LiuMicrosoft Research AI for ScienceDirección de correo verificada de microsoft.com
Yucen LuoMax Planck Institute for Intelligent SystemsDirección de correo verificada de tuebingen.mpg.de
Zhijie DengAssistant Professor, Shanghai Jiao Tong UniversityDirección de correo verificada de sjtu.edu.cn
Andriy MnihResearch Scientist at Google DeepMindDirección de correo verificada de cs.toronto.edu
Jianfei ChenAssociate Professor, Tsinghua UniversityDirección de correo verificada de mail.tsinghua.edu.cn
Emily B. FoxStanford UniversityDirección de correo verificada de stanford.edu
Ke Alexander WangCS PhD student, Stanford UniversityDirección de correo verificada de cs.stanford.edu
Mohammad Emtiyaz KhanCenter for Advanced Intelligence Project (AIP), RIKEN, TokyoDirección de correo verificada de postman.riken.jp

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Título Ordenar por citas Ordenar por año Ordenar por título	Citado por Citado por	Año
Towards better analysis of deep convolutional neural networks M Liu, J Shi, Z Li, C Li, J Zhu, S Liu IEEE transactions on visualization and computer graphics 23 (1), 91-100, 2016	602	2016
Sliced score matching: A scalable approach to density and score estimation Y Song, S Garg, J Shi, S Ermon Uncertainty in Artificial Intelligence, 574-584, 2020	412	2020
Functional variational bayesian neural networks S Sun, G Zhang, J Shi*, R Grosse International Conference on Learning Representations, 2019	300	2019
A spectral approach to gradient estimation for implicit distributions J Shi, S Sun, J Zhu International Conference on Machine Learning, 4644-4653, 2018	98	2018
Plenopatch: Patch-based plenoptic image manipulation FL Zhang, J Wang, E Shechtman, ZY Zhou, JX Shi, SM Hu IEEE transactions on visualization and computer graphics 23 (5), 1561-1573, 2016	94	2016
Message passing Stein variational gradient descent J Zhuo, C Liu, J Shi, J Zhu, N Chen, B Zhang International Conference on Machine Learning, 6018-6027, 2018	93	2018
Kernel implicit variational inference J Shi, S Sun, J Zhu International Conference on Learning Representations, 2017	62	2017
Sparse orthogonal variational inference for Gaussian processes J Shi, M Titsias, A Mnih International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, 1932-1942, 2020	52	2020
ZhuSuan: A library for Bayesian deep learning J Shi, J Chen, J Zhu, S Sun, Y Luo, Y Gu, Y Zhou arXiv preprint arXiv:1709.05870, 2017	47	2017
Nonparametric score estimators Y Zhou, J Shi, J Zhu International Conference on Machine Learning, 11513-11522, 2020	28	2020
Semi-crowdsourced clustering with deep generative models Y Luo, T Tian, J Shi, J Zhu, B Zhang Advances in Neural Information Processing Systems 31, 2018	23	2018
A finite-particle convergence rate for stein variational gradient descent J Shi, L Mackey Advances in Neural Information Processing Systems 36, 2024	22	2024
Gradient estimation with discrete Stein operators J Shi, Y Zhou, J Hwang, M Titsias, L Mackey Advances in Neural Information Processing Systems 35, 25829-25841, 2022	21	2022
Sampling with mirrored Stein operators J Shi, C Liu, L Mackey International Conference on Learning Representations, 2021	21	2021
Scalable training of inference networks for gaussian-process models J Shi, ME Khan, J Zhu International Conference on Machine Learning, 5758-5768, 2019	20	2019
Neuralef: Deconstructing kernels by deep neural networks Z Deng, J Shi, J Zhu International Conference on Machine Learning, 4976-4992, 2022	17	2022
Neural eigenfunctions are structured representation learners Z Deng, J Shi, H Zhang, P Cui, C Lu, J Zhu arXiv preprint arXiv:2210.12637, 2022	11	2022
Sequence modeling with multiresolution convolutional memory J Shi, KA Wang, E Fox International Conference on Machine Learning, 31312-31327, 2023	10	2023
Double control variates for gradient estimation in discrete latent variable models M Titsias, J Shi International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, 6134-6151, 2022	10	2022
Scalable Variational Gaussian Processes via Harmonic Kernel Decomposition S Sun, J Shi, AG Wilson, R Grosse International Conference on Machine Learning, 2021	7	2021

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