Jason D. Lee

Hivatkozott rá

	Összes	2020 óta
Hivatkozások	19316	15558
h-index	65	59
i10-index	127	123

4500

2250

1125

3375

201320142015201620172018201920202021202220232024202555 107 166 283 534 904 1560 2075 2618 2904 3409 4439 105

Nyilvános hozzáférés

Összes megtekintése

65 cikk

0 cikk

elérhető

nem érhető el

Finanszírozási megbízások alapján

Társszerzők

Simon Shaolei DuAssistant Professor, School of Computer Science and Engineering, University of WashingtonE-mail megerősítve itt: cs.washington.edu
Yuekai SunUniversity of MichiganE-mail megerősítve itt: umich.edu
Michael I. JordanProfessor of Electrical Engineering and Computer Sciences and Professor of Statistics, UC BerkeleyE-mail megerősítve itt: cs.berkeley.edu
Qi LeiAssistant Professor of Mathematics and Data Science, New York UniversityE-mail megerősítve itt: nyu.edu
Sham M KakadeHarvard UniversityE-mail megerősítve itt: seas.harvard.edu
Tengyu MAStanford UniversityE-mail megerősítve itt: stanford.edu
Nathan SrebroProfessor, TTIC and University of ChicagoE-mail megerősítve itt: ttic.edu
Wenhao ZhanGraduate Student, Princeton UniversityE-mail megerősítve itt: princeton.edu
Jonathan TaylorProfessor of Statistics, Stanford UniversityE-mail megerősítve itt: stanford.edu
Wen SunAssistant Professor, Cornell UniversityE-mail megerősítve itt: cornell.edu
Suriya GunasekarMSR RedmondE-mail megerősítve itt: ttic.edu
Daniel SoudryAssociate ProfessorE-mail megerősítve itt: technion.ac.il
Qiang LiuAssociate Professor of Computer Science, UT AustinE-mail megerősítve itt: cs.utexas.edu
Alex DamianPh.D. Student, Princeton UniversityE-mail megerősítve itt: princeton.edu
Haochuan LiMIT EECSE-mail megerősítve itt: mit.edu
Baihe HuangUniversity of California, BerkeleyE-mail megerősítve itt: berkeley.edu
Tianle CaiPhD Student, Princeton UniversityE-mail megerősítve itt: princeton.edu
Gaurav MahajanPostdoctoral Associate, Yale UniversityE-mail megerősítve itt: yale.edu
Liwei WangProfessor, Peking UniversityE-mail megerősítve itt: cis.pku.edu.cn
Rong GeDuke UniversityE-mail megerősítve itt: cs.duke.edu

Követés

Jason D. Lee

További nevekJason Lee

Associate Professor of Electrical Engineering and Computer Science, Princeton University

E-mail megerősítve itt: princeton.edu - Kezdőlap

Machine Learning Theory Machine Learning Artificial Intelligence Statistics Optimization


Cím Rendezés hivatkozások szerint Rendezés év szerint Rendezés cím szerint	Hivatkozott rá Hivatkozott rá	Év
Gradient descent finds global minima of deep neural networks SS Du, JD Lee, H Li, L Wang, X Zhai arXiv preprint arXiv:1811.03804, 2018	1418	2018
Exact post-selection inference, with application to the lasso JD Lee, DL Sun, Y Sun, JE Taylor The Annals of Statistics 44 (3), 907-927, 2016	1005	2016
Gradient descent only converges to minimizers JD Lee, M Simchowitz, MI Jordan, B Recht Conference on learning theory, 1246-1257, 2016	917*	2016
On the theory of policy gradient methods: Optimality, approximation, and distribution shift A Agarwal, SM Kakade, JD Lee, G Mahajan Journal of Machine Learning Research 22 (98), 1-76, 2021	855*	2021
Matrix completion has no spurious local minimum R Ge, JD Lee, T Ma Advances in neural information processing systems 29, 2016	732	2016
Matrix completion and low-rank SVD via fast alternating least squares T Hastie, R Mazumder, J Lee, R Zadeh Journal of Machine Learning Research, 2014	662	2014
A kernelized Stein discrepancy for goodness-of-fit tests Q Liu, J Lee, M Jordan International conference on machine learning, 276-284, 2016	554	2016
Communication-efficient distributed statistical inference MI Jordan, JD Lee, Y Yang Journal of the American Statistical Association, 2019	503	2019
Characterizing implicit bias in terms of optimization geometry S Gunasekar, J Lee, D Soudry, N Srebro International Conference on Machine Learning, 1832-1841, 2018	487	2018
Theoretical insights into the optimization landscape of over-parameterized shallow neural networks M Soltanolkotabi, A Javanmard, JD Lee IEEE Transactions on Information Theory 65 (2), 742-769, 2018	484	2018
Proximal Newton-type methods for minimizing composite functions JD Lee, Y Sun, MA Saunders SIAM Journal on Optimization 24 (3), 1420-1443, 2014	481*	2014
Implicit bias of gradient descent on linear convolutional networks S Gunasekar, JD Lee, D Soudry, N Srebro Advances in neural information processing systems 31, 2018	467	2018
Kernel and rich regimes in overparametrized models B Woodworth, S Gunasekar, JD Lee, E Moroshko, P Savarese, I Golan, ... Conference on Learning Theory, 3635-3673, 2020	404	2020
Solving a class of non-convex min-max games using iterative first order methods M Nouiehed, M Sanjabi, T Huang, JD Lee, M Razaviyayn Advances in Neural Information Processing Systems 32, 2019	404	2019
First-order methods almost always avoid strict saddle points JD Lee, I Panageas, G Piliouras, M Simchowitz, MI Jordan, B Recht Mathematical programming 176 (1-2), 311-337, 2019	381	2019
Gradient descent can take exponential time to escape saddle points SS Du, C Jin, JD Lee, MI Jordan, A Singh, B Poczos Advances in neural information processing systems 30, 2017	311	2017
Learning one-hidden-layer neural networks with landscape design R Ge, JD Lee, T Ma arXiv preprint arXiv:1711.00501, 2017	309	2017
On the power of over-parametrization in neural networks with quadratic activation S Du, J Lee International conference on machine learning, 1329-1338, 2018	292	2018
Few-shot learning via learning the representation, provably SS Du, W Hu, SM Kakade, JD Lee, Q Lei arXiv preprint arXiv:2002.09434, 2020	288	2020
Stochastic subgradient method converges on tame functions D Davis, D Drusvyatskiy, S Kakade, JD Lee Foundations of computational mathematics 20 (1), 119-154, 2020	287	2020

A rendszer jelenleg nem tudja elvégezni a műveletet. Próbálkozzon újra később.

Cikkek 1–20

Hivatkozások évente

Ismétlődő hivatkozások

Összevont hivatkozások

Társszerzők hozzáadásaTársszerzők

Követés

Hivatkozott rá

Társszerzők