基本信息

殷荣 女 中国科学院信息工程研究所
电子邮件: yinrong@iie.ac.cn
通信地址: 北京市海淀区树村路19号
邮政编码: 100085
电子邮件: yinrong@iie.ac.cn
通信地址: 北京市海淀区树村路19号
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研究领域
大模型,多模态,人工智能,图神经网络,无监督学习,分布式机器学习/联邦学习,统计机器学习理论,高维数据分析/降维等
招生信息
招生专业
081201-计算机系统结构
0812Z1-信息安全
0812Z1-信息安全
招生方向
人工智能,图神经网络,机器学习,无监督学习,统计学习理论,大数据处理
隐私保护
隐私保护
工作经历
工作简历
2023-12~2024-05,中国科学院信息工程研究所, 副研究员
2020-08~2023-12,中国科学院信息工程研究所, 预聘副研究员/博士后
2020-08~2023-12,中国科学院信息工程研究所, 预聘副研究员/博士后
学术兼职
受邀担任人工智能、机器学习领域顶级会议/期刊 International Conference on Machine Learning (ICML)、Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS)、AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI)、International Conferenceon Learning Representations (ICLR)、Journal of Machine Learning Research (JMLR)、Neural Networks (NN)、Cybersecurity 等程序委员会委员/审稿人,担任《Cybersecurity》和《信息安全学报》学术期刊青年编委。
专利与奖励
奖励信息
(1) Best Researcher Award (最佳研究员), 一等奖, 其他, 2024
(2) 中国科学院特别研究助理项目, 一等奖, 部委级, 2020
(3) 中国科学院信息工程研究所优秀引进人才称号, 一等奖, 研究所(学校), 2020
(4) 中国科学院信息工程研究所所长特别奖, 特等奖, 研究所(学校), 2019
(2) 中国科学院特别研究助理项目, 一等奖, 部委级, 2020
(3) 中国科学院信息工程研究所优秀引进人才称号, 一等奖, 研究所(学校), 2020
(4) 中国科学院信息工程研究所所长特别奖, 特等奖, 研究所(学校), 2019
出版信息
发表论文
(1) ASWT-SGNN: Adaptive Spectral Wavelet Transform-based Self-Supervised Graph Neural Network, Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), 2024,
(2) Unbiased and augmentation-free self-supervised graph representation learning, Pattern Recognition (PR), 2024,
(3) Mapdistill: Boosting efficient camera-based hd map construction via camera-lidar fusion model distillation, European Conference on Computer Vision, 2024, 第 5 作者
(4) FTF-ER: Feature-topology fusion-based experience replay method for continual graph learning, Proceedings of the 32nd ACM International Conference on Multimedia, 2024, 第 4 作者
(5) Scalable Kernel k-Means With Randomized Sketching: From Theory to Algorithm, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE), 2023, 第 1 作者
(6) Distributed Randomized Sketching Kernel Learning, Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), 2022, 第 1 作者
(7) Randomized Sketches for Clustering: Fast and Optimal Kernel k-Means, The Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2022, 第 1 作者
(8) Distributed Nystrom Kernel Learning with Communications, Proceedings of the 38th International Conference on Machine Learning (ICML), 2021, 第 1 作者
(9) Triangle Counting Accelerations: From Algorithm to In Memory Computing Architecture, IEEE Transactions on Computers (TC), 2021, 第 5 作者
(10) Sketch Kernel Ridge Regression Using Circulant Matrix: Algorithm and Theory, IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS (TNNLS), 2020, 第 1 作者
(11) Extremely Sparse Johnson-Lindenstrauss Transform: From Theory to Algorithm, 20TH IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON DATA MINING (ICDM 2020), 2020, 第 1 作者
(12) Hashing Based Prediction for Large-Scale Kernel Machine, Proceedings of the International Conference on Computational Science, 2020, 第 2 作者
(13) Divide-and-Conquer Learning with Nystrom: Optimal Rate and Algorithm, Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), 2020, 第 1 作者
(14) Approximate Manifold Regularization: Scalable Algorithm and Generalization Analysis, IJCAI, CCF A, 2019, 第 3 作者
(15) Multi-Class Learning using Unlabeled Samples: Theory and Algorithm, IJCAI, CCF A, 2019, 第 3 作者
(16) Multi-Class Learning: From Theory to Algorithm, Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2018, 第 3 作者
(2) Unbiased and augmentation-free self-supervised graph representation learning, Pattern Recognition (PR), 2024,
(3) Mapdistill: Boosting efficient camera-based hd map construction via camera-lidar fusion model distillation, European Conference on Computer Vision, 2024, 第 5 作者
(4) FTF-ER: Feature-topology fusion-based experience replay method for continual graph learning, Proceedings of the 32nd ACM International Conference on Multimedia, 2024, 第 4 作者
(5) Scalable Kernel k-Means With Randomized Sketching: From Theory to Algorithm, IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (TKDE), 2023, 第 1 作者
(6) Distributed Randomized Sketching Kernel Learning, Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), 2022, 第 1 作者
(7) Randomized Sketches for Clustering: Fast and Optimal Kernel k-Means, The Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2022, 第 1 作者
(8) Distributed Nystrom Kernel Learning with Communications, Proceedings of the 38th International Conference on Machine Learning (ICML), 2021, 第 1 作者
(9) Triangle Counting Accelerations: From Algorithm to In Memory Computing Architecture, IEEE Transactions on Computers (TC), 2021, 第 5 作者
(10) Sketch Kernel Ridge Regression Using Circulant Matrix: Algorithm and Theory, IEEE TRANSACTIONS ON NEURAL NETWORKS AND LEARNING SYSTEMS (TNNLS), 2020, 第 1 作者
(11) Extremely Sparse Johnson-Lindenstrauss Transform: From Theory to Algorithm, 20TH IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON DATA MINING (ICDM 2020), 2020, 第 1 作者
(12) Hashing Based Prediction for Large-Scale Kernel Machine, Proceedings of the International Conference on Computational Science, 2020, 第 2 作者
(13) Divide-and-Conquer Learning with Nystrom: Optimal Rate and Algorithm, Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), 2020, 第 1 作者
(14) Approximate Manifold Regularization: Scalable Algorithm and Generalization Analysis, IJCAI, CCF A, 2019, 第 3 作者
(15) Multi-Class Learning using Unlabeled Samples: Theory and Algorithm, IJCAI, CCF A, 2019, 第 3 作者
(16) Multi-Class Learning: From Theory to Algorithm, Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2018, 第 3 作者
科研活动
科研项目
( 1 ) 跨媒体传播安全监管数据聚合与协同技术, 参与, 国家任务, 2022-12--2025-11
( 2 ) 基于随机方法的大规模核学习理论和算法研究, 负责人, 国家任务, 2022-01--2024-12
( 3 ) 大规模深度核学习的理论与算法研究, 参与, 国家任务, 2021-01--2024-12
( 4 ) 基于显式假设空间的大规模核方法高效计算研究, 负责人, 中国科学院计划, 2020-09--2023-08
( 5 ) 基于贝叶斯优化的 DNN 模型结构自动学习研究, 参与, 其他, 2019-10--2020-12
( 6 ) 深度神经网络结构自动搜索理论与算法研究, 参与, 中国科学院计划, 2019-09--2024-09
( 7 ) 大数据和人工智能科技发展现状研究与趋势预测算子谱分析的模型选择方法, 参与, 国家任务, 2019-02--2019-07
( 2 ) 基于随机方法的大规模核学习理论和算法研究, 负责人, 国家任务, 2022-01--2024-12
( 3 ) 大规模深度核学习的理论与算法研究, 参与, 国家任务, 2021-01--2024-12
( 4 ) 基于显式假设空间的大规模核方法高效计算研究, 负责人, 中国科学院计划, 2020-09--2023-08
( 5 ) 基于贝叶斯优化的 DNN 模型结构自动学习研究, 参与, 其他, 2019-10--2020-12
( 6 ) 深度神经网络结构自动搜索理论与算法研究, 参与, 中国科学院计划, 2019-09--2024-09
( 7 ) 大数据和人工智能科技发展现状研究与趋势预测算子谱分析的模型选择方法, 参与, 国家任务, 2019-02--2019-07
指导学生
现指导学生
郑磊 硕士研究生 081203-计算机应用技术
协助指导学生
刘茹悦 博士研究生 2021
黄沁 硕士研究生 2020
朱勋宇 博士研究生 2023
车博轩 博士研究生 2023
张旭宁 硕士研究生 2023