Mingyuan Zhou

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Coautores

Bo ChenProfessor at School of Electronic Engineering, Xidian UniversityDirección de correo verificada de mail.xidian.edu.cn
Lawrence CarinProvost, King Abdullah University of Science & Technology (KAUST)Dirección de correo verificada de kaust.edu.sa
Xiaoning QianTexas A&M UniversityDirección de correo verificada de ece.tamu.edu
David DunsonArts & Sciences Professor of Statistical Science & MathematicsDirección de correo verificada de duke.edu
Guillermo SapiroJames B. Duke Professor, Duke University; Distinguished Engineer, Health AI Lead, Apple, Inc.Dirección de correo verificada de duke.edu
Huangjie ZhengUniversity of Texas at AustinDirección de correo verificada de utexas.edu
Chaojie WangResearch Fellow, Nanyang Technological UniversityDirección de correo verificada de ntu.edu.sg
Mingzhang YinUniversity of FloridaDirección de correo verificada de ufl.edu
Lingbo LiApple IncDirección de correo verificada de duke.edu
Hao ZhangXidian UniversityDirección de correo verificada de xidian.edu.cn
John PaisleyColumbia UniversityDirección de correo verificada de columbia.edu
Zhibin Duanxidian universityDirección de correo verificada de stu.xidian.edu.cn
Siamak Zamani DadanehTexas A&M UniversityDirección de correo verificada de tamu.edu
Ehsan HajiramezanaliPrincipal Research Scientist, GenentechDirección de correo verificada de gene.com
Shujian ZhangUniversity of Texas at AustinDirección de correo verificada de utexas.edu
Yulai CongECE, Duke UniversityDirección de correo verificada de duke.edu
Arman HasanzadehSoftware Engineer, GoogleDirección de correo verificada de google.com
Zhendong WangUniversity of Texas at AustinDirección de correo verificada de utexas.edu
David BleiProfessor of Statistics and Computer Science, Columbia UniversityDirección de correo verificada de columbia.edu
Pengcheng HeMicrosoftDirección de correo verificada de microsoft.com

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Mingyuan Zhou

Associate Professor, University of Texas at Austin

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Machine Learning Bayesian Statistics Deep Learning Discrete Data Analysis


Título Ordenar por citas Ordenar por año Ordenar por título	Citado por Citado por	Año
Nonparametric Bayesian dictionary learning for analysis of noisy and incomplete images M Zhou, H Chen, J Paisley, L Ren, L Li, Z Xing, D Dunson, G Sapiro, ... IEEE Transactions on Image Processing 21 (1), 130-144, 2012	448	2012
Non-Parametric Bayesian Dictionary Learning for Sparse Image Representations M Zhou, H Chen, J Paisley, L Ren, G Sapiro, L Carin NIPS 2009, 2009	316	2009
Beta-Negative Binomial Process and Poisson Factor Analysis M Zhou, L Hannah, D Dunson, L Carin AISTATS 2012, 2011	283	2011
Negative binomial process count and mixture modeling M Zhou, L Carin IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 37 (2), 307-320, 2015	235	2015
Masking: A New Perspective of Noisy Supervision B Han, J Yao, G Niu, M Zhou, I Tsang, Y Zhang, M Sugiyama NeurIPS 2018, 2018	207	2018
Meta-Learning without Memorization M Yin, G Tucker, M Zhou, S Levine, C Finn ICLR 2020, 2019	178	2019
Infinite Edge Partition Models for Overlapping Community Detection and Link Prediction M Zhou AISTATS 2015, 2015	160	2015
Evaluation of individual and ensemble probabilistic forecasts of COVID-19 mortality in the United States EY Cramer, EL Ray, VK Lopez, J Bracher, A Brennen, ... Proceedings of the National Academy of Sciences 119 (15), e2113561119, 2022	151	2022
Variational graph recurrent neural networks E Hajiramezanali, A Hasanzadeh, K Narayanan, N Duffield, M Zhou, ... NeurIPS 2019, 10701-10711, 2019	134	2019
Dictionary Learning for Noisy and Incomplete Hyperspectral Images Z Xing, M Zhou, A Castrodad, G Sapiro, L Carin SIAM Journal on Imaging Sciences 5, 33, 2012	133	2012
Lognormal and Gamma Mixed Negative Binomial Regression M Zhou, L Li, D Dunson, L Carin ICML 2012, 2012	130	2012
Semi-Implicit Variational Inference M Yin, M Zhou ICML 2018, 2018	121	2018
A Bayesian nonparametric approach to image super-resolution G Polatkan, M Zhou, L Carin, D Blei, I Daubechies Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on 37 (2), 346-358, 2015	101	2015
WHAI: Weibull Hybrid Autoencoding Inference for Deep Topic Modeling H Zhang, B Chen, D Guo, M Zhou ICLR 2018, 2018	92	2018
Semi-implicit graph variational autoencoders E Hajiramezanali, A Hasanzadeh, N Duffield, K Narayanan, M Zhou, ... Proceedings of the 33rd International Conference on Neural Information …, 2019	90*	2019
Augmentable gamma belief networks M Zhou, Y Cong, B Chen Journal of Machine Learning Research 17 (163), 1-44, 2016	90*	2016
Dependent hierarchical beta process for image interpolation and denoising M Zhou, H Yang, G Sapiro, D Dunson, L Carin AISTATS 2011, 2011	89	2011
Bayesian Poisson Tucker Decomposition for Learning the Structure of International Relations A Schein, M Zhou, DM Blei, H Wallach ICML 2016, 2016	79	2016
Bayesian Graph Neural Networks with Adaptive Connection Sampling A Hasanzadeh, E Hajiramezanali, S Boluki, M Zhou, N Duffield, ... ICML 2020, 2020	78	2020
Nonparametric Bayesian Factor Analysis for Dynamic Count Matrices A Acharya, J Ghosh, M Zhou AISTATS 2015, 2015	71	2015

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