Documents dont l'auteur est "Zhu, Yuchen"
Monter d'un niveau
Aide
Ce graphique trace les liens entre tous les collaborateurs des publications de {} figurant sur cette page.
Chaque lien représente une collaboration sur la même publication. L'épaisseur du lien représente le nombre de collaborations.
Utilisez la molette de la souris ou les gestes de défilement pour zoomer à l'intérieur du graphique.
Vous pouvez cliquer sur les noeuds et les liens pour les mettre en surbrillance et déplacer les noeuds en les glissant.
Enfoncez la touche "Ctrl" ou la touche "⌘" en cliquant sur les noeuds pour ouvrir la liste des publications de cette personne.
Aide
Un nuage de mots est une représentation visuelle des mots les plus fréquemment utilisés dans un texte ou un ensemble de textes. Les mots apparaissent dans différentes tailles, la taille de chaque mot étant proportionnelle à sa fréquence d'apparition dans le texte. Plus un mot est utilisé fréquemment, plus il apparaît en grand dans le nuage de mots. Cette technique permet de visualiser rapidement les thèmes et les concepts les plus importants d'un texte.
Dans le contexte de cette page, le nuage de mots a été généré à partir des publications de l'auteur {}. Les mots présents dans ce nuage proviennent des titres, résumés et mots-clés des articles et travaux de recherche de cet auteur. En analysant ce nuage de mots, vous pouvez obtenir un aperçu des sujets et des domaines de recherche les plus récurrents et significatifs dans les travaux de cet auteur.Le nuage de mots est un outil utile pour identifier les tendances et les thèmes principaux dans un corpus de textes, facilitant ainsi la compréhension et l'analyse des contenus de manière visuelle et intuitive.
Auteur ou autrice
Zhu, Y., De Souza, D. A., Shi, Z., Yang, M., Minervini, P., Kusner, M. J., & D'Amour, A. (février 2025). When Can Proxies Improve the Sample Complexity of Preference Learning? [Communication écrite]. 42nd International Conference on Machine Learning (PMLR 2025), Vancouver, BC, Canada. Lien externe
Zhu, Y., Gultchin, L., Gretton, A., Kusner, M. J., & Silva, R. (août 2022). Causal Inference with Treatment Measurement Error: A Nonparametric Instrumental Variable Approach [Communication écrite]. 38th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI 2022), Eindhoven, The Netherlands. Publié dans Proceedings of Machine Learning Research, 180. Lien externe
Kaddour, J., Zhu, Y., Liu, Q., Kusner, M. J., & Silva, R. (décembre 2021). Causal effect inference for structured treatments [Communication écrite]. 35th Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2021). Lien externe
Mastouri, A., Zhu, Y., Gultchin, L., Korba, A., Silva, R., Kusner, M. J., Gretton, A., & Muandet, K. (juillet 2021). Proximal Causal Learning with Kernels: Two-Stage Estimation and Moment Restriction [Communication écrite]. 38th International Conference on Machine Learning (ICML 2021). Publié dans Proceedings of Machine Learning Research, 139. Lien externe