Xiao Li (李虓)

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Qing QuAssistant Professor, Dept. of EECS, University of MichiganDirección de correo verificada de umich.edu
Zhihui ZhuAssistant Professor, Ohio State UniversityDirección de correo verificada de osu.edu
Jinxin ZhouOhio State UniversityDirección de correo verificada de osu.edu
Chong YouGoogleDirección de correo verificada de google.com
Tianyu Ding, Ph.D.Principal Researcher, Microsoft | Johns Hopkins UniversityDirección de correo verificada de microsoft.com
Sheng LiuStanford UniversityDirección de correo verificada de stanford.edu
Yuexiang ZhaiUC Berkeley | Google DeepMindDirección de correo verificada de berkeley.edu
Jeremias SulamAssistant Professor, BME, Johns Hopkins UniversityDirección de correo verificada de jhu.edu
Carlos Fernandez-GrandaCourant Institute and Center for Data Science, New York UniversityDirección de correo verificada de cims.nyu.edu
Kangning LiuAdobe IncDirección de correo verificada de adobe.com
Tingting WuImaging Scientist at MetalenzDirección de correo verificada de wustl.edu
Matthew D. LewAssociate Professor of Electrical and Systems Engineering, Washington University in St. LouisDirección de correo verificada de wustl.edu
Can YarasPhD Student, University of MichiganDirección de correo verificada de umich.edu
PENG WANGPostdoc Fellow, Department of Electrical Engineering and Computer Science, University of MichiganDirección de correo verificada de umich.edu
Wei HuAssistant Professor of Computer Science and Engineering, University of MichiganDirección de correo verificada de umich.edu
Yutong WangAssistant Professor, Computer Science, Illinois Institute of TechnologyDirección de correo verificada de iit.edu
Yen-Chang HsuSamsung Research AmericaDirección de correo verificada de gatech.edu
Ting HuaSamsung Research AmericaDirección de correo verificada de vt.edu
Shangqian GaoFlorida State UniversityDirección de correo verificada de pitt.edu
Yilin ShenAI Research Scientist

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Xiao Li (李虓)

Ph.D. candidate at University of Michigan

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Representation Learning Machine Learning


Título Ordenar por citas Ordenar por año Ordenar por título	Citado por Citado por	Año
A geometric analysis of neural collapse with unconstrained features Z Zhu, T Ding, J Zhou, X Li, C You, J Sulam, Q Qu Advances in Neural Information Processing Systems 34, 29820-29834, 2021	203	2021
On the optimization landscape of neural collapse under mse loss: Global optimality with unconstrained features J Zhou, X Li, T Ding, C You, Q Qu, Z Zhu International Conference on Machine Learning, 27179-27202, 2022	106	2022
Investigating the catastrophic forgetting in multimodal large language models Y Zhai, S Tong, X Li, M Cai, Q Qu, YJ Lee, Y Ma arXiv preprint arXiv:2309.10313, 2023	97	2023
Are all losses created equal: A neural collapse perspective J Zhou, C You, X Li, K Liu, S Liu, Q Qu, Z Zhu Advances in Neural Information Processing Systems 35, 31697-31710, 2022	58	2022
Principled and Efficient Transfer Learning of Deep Models via Neural Collapse X Li, S Liu, J Zhou, X Lu, C Fernandez-Granda, Z Zhu, Q Qu arXiv preprint arXiv:2212.12206, 2022	30	2022
Convolutional normalization: Improving deep convolutional network robustness and training S Liu, X Li, Y Zhai, C You, Z Zhu, C Fernandez-Granda, Q Qu Advances in Neural Information Processing Systems 34, 28919-28928, 2021	28	2021
Deep-SMOLM: deep learning resolves the 3D orientations and 2D positions of overlapping single molecules with optimal nanoscale resolution T Wu, P Lu, MA Rahman, X Li, MD Lew Optics Express 30 (20), 36761-36773, 2022	14	2022
Understanding Deep Representation Learning via Layerwise Feature Compression and Discrimination P Wang, X Li, C Yaras, Z Zhu, L Balzano, W Hu, Q Qu arXiv preprint arXiv:2311.02960, 2023	12	2023
Neural collapse in multi-label learning with pick-all-label loss P Li, X Li, Y Wang, Q Qu arXiv preprint arXiv:2310.15903, 2023	5	2023
Dynamic Low-rank Estimation for Transformer-based Language Models T Hua, X Li, S Gao, YC Hsu, Y Shen, H Jin Findings of the Association for Computational Linguistics: EMNLP 2023, 9275-9287, 2023	2	2023

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