孙若愚
职务/职称
深圳国际工业与应用数学中心 高级研究科学家
教育背景
明尼苏达大学博士
北京大学学士
研究领域
深度学习理论和算法、生成模型、大规模优化算法、学习优化、图神经网络、人工智能在通信网络的应用、通信网络容量理论、通信网络优化算法
个人网站
https://ruoyus.github.io/
电子邮箱
sunruoyu@cuhk.edu.cn
个人简介
孙若愚教授2017年至2022年任伊利诺伊大学香槟分校（UIUC）助理教授、博士生导师，2016年任脸书人工智能研究所（由LeCun领导）全职访问科学家，2015-2016年任斯坦福大学博士后研究员。他2015年在美国明尼苏达大学电子与计算机工程系获得博士学位，2009年在北京大学数学科学学院基础数学系获得本科学位。他的主要研究领域为人工智能和机器学习、数学优化理论与算法、无线通信和信号处理等，具体研究方向包括神经网络理论和算法、生成模型、大数据优化算法、学习优化、通信网络容量理论与优化算法等。他曾获得INFORMS(国际运筹与管理协会) George Nicolson学生论文竞赛第二名，以及INFORMS优化协会学生论文竞争荣誉奖。在人工智能与机器学习会议NeurIPS, ICML, ICLR, AISTATS，顶尖信息论与通信杂志IEEE transaction on information theory, IEEE Signal Processing Magazine, Journal of Selected Areas in Communications，顶尖数学优化与运筹杂志Mathematical Programming, SIAM Journal on Optimization, Math of Operations Research等会议与杂志发表数十篇文章。目前担任NeurIPS, ICML, ICLR, AISTATS等人工智能会议的领域主席。
学术著作
1. N. Shi, D. Li, M. Hong, R. Sun, “RMSprop Converges with Proper Hyper-parameter”, ICLR (International Conference on Learning Representations) (Spotlight, 3.3% of 3000+ submissions),2021.
2. R. Sun, T. Fang, A. Schwing, “Towards a Better Global Loss Landscape of GANs”, NeurIPS (Annual Conference on Neural Information Processing System) (Oral, 1.1% of 9500+ submissions), 2020.
3. D. Li, T. Ding, R. Sun, “On the Benefit of Width for Neural Networks: Disappearance of Basins”, accepted to SIAM Journal on Optimization, 2022.
4. S. Liang, R. Sun, R. Srikant, “Revisiting Landscape Analysis in Deep Neural Networks: Eliminating Decreasing Paths to Infinity”, accepted to SIAM Journal on Optimization, 2021.
5. R. Sun, D. Li, S. Liang, T. Ding, R. Srikant, “The Global Landscape of Neural Networks: An Overview”, IEEE Signal Processing Magazine, 2020.
6. R. Sun, “Optimization for Deep Learning: an Overview”, Journal of Operations Research Society of China, 2020.
7. R. Sun, Z.-Q. Luo, Y. Ye, "On the Efficiency of Random Permutation for ADMM and Coordinate Descent", Mathematics of Operations Research, 2019.
8. Second Place, 2015 INFORMS George Nicholson Student Paper Competition.
9. R. Sun, Z.-Q. Luo, “Guaranteed Matrix Completion via Nonconvex Factorization”, IEEE Transaction on Information Theory, 2016.
--A shorter version appeared at IEEE FOCS (IEEE Annual Symposium on Foundations of Computer Science) 2015.
--Honorable mention, 2015 INFORMS Optimization Society student paper prize.
