Jiaxin Shi

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Jun ZhuProfessor of Computer Science, Tsinghua UniversityDirección de correo verificada de mail.tsinghua.edu.cn
SHENGYANG SUNResearch Scientist, NVIDIADirección de correo verificada de nvidia.com
Roger GrosseAssociate Professor, University of TorontoDirección de correo verificada de cs.toronto.edu
Michalis TitsiasDeepMindDirección de correo verificada de google.com
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
Lester MackeyMicrosoft ResearchDirección de correo verificada de microsoft.com
Yang SongOpenAIDirección de correo verificada de openai.com
Stefano ErmonStanford UniversityDirección de correo verificada de cs.stanford.edu
Yuhao ZhouTsinghua 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
Emily B. FoxStanford UniversityDirección de correo verificada de stanford.edu
Ke Alexander WangCS PhD student, Stanford UniversityDirección de correo verificada de cs.stanford.edu
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
Arnaud DoucetGoogle DeepMindDirección de correo verificada de google.com

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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	628	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, 2019	471	2019
Functional variational bayesian neural networks S Sun, G Zhang, J Shi*, R Grosse International Conference on Learning Representations, 2019	316	2019
A spectral approach to gradient estimation for implicit distributions J Shi, S Sun, J Zhu International Conference on Machine Learning, 4644-4653, 2018	102	2018
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	99	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	98	2016
Kernel implicit variational inference J Shi, S Sun, J Zhu International Conference on Learning Representations, 2017	63	2017
Sparse orthogonal variational inference for Gaussian processes J Shi, M Titsias, A Mnih International Conference on Artificial Intelligence and Statistics, 1932-1942, 2020	54	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	33	2020
Sampling with mirrored Stein operators J Shi, C Liu, L Mackey International Conference on Learning Representations, 2021	26	2021
A finite-particle convergence rate for stein variational gradient descent J Shi, L Mackey Advances in Neural Information Processing Systems 36, 2023	25	2023
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	24	2018
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	23	2022
Neuralef: Deconstructing kernels by deep neural networks Z Deng, J Shi, J Zhu International Conference on Machine Learning, 4976-4992, 2022	22	2022
Simplified and Generalized Masked Diffusion for Discrete Data J Shi, K Han, Z Wang, A Doucet, MK Titsias arXiv preprint arXiv:2406.04329, 2024	21	2024
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
Sequence modeling with multiresolution convolutional memory J Shi, KA Wang, E Fox International Conference on Machine Learning, 31312-31327, 2023	15	2023
Neural eigenfunctions are structured representation learners Z Deng, J Shi, H Zhang, P Cui, C Lu, J Zhu arXiv preprint arXiv:2210.12637, 2022	12	2022
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

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