Biträdande universitetslektor, Docent
Jag är biträdande universitetslektor (tenure-track) i beräkningsstatistik och maskininlärning, och leder en forskargrupp som bidrar till nya modeller och metoder för statistisk maskininlärning.
Den forskargrupp jag leder fokuserar på att utveckla beräkningsmässigt och statistiskt effektiva modeller och metoder för statistik och maskininlärning. Vi brinner också för att tillämpa våra resultat på en rad olika applikationer, såsom signal- och bildbehandling. För närvarande är vårt huvudsakliga fokus diffusionsmodeller, särskilt de generativa.
För mer information om den forskning vi bedriver, vänligen besök min hemsida.
Generative diffusion posterior sampling for informative likelihoods
COMMUNICATIONS IN INFORMATION AND SYSTEMS, Vol. 26, s. 151-167
(Artikel i tidskrift)
https://dx.doi.org/10.4310/cis.260128110636
Solving Linear-Gaussian Bayesian Inverse Problems with Decoupled Diffusion Sequential Monte Carlo
Proceedings of the 42nd International Conference on Machine Learning, s. 15148-15181
(Konferensbidrag)
Probabilistic Zeeman-Doppler imaging of stellar magnetic fields: I. Analysis of t Scorpii in the weak-field limit
Astronomy and Astrophysics, Vol. 699, Artikel A63
(Artikel i tidskrift)
https://dx.doi.org/10.1051/0004-6361/202452299
Taming diffusion models for image restoration: a review
Philosophical Transactions. Series A: Mathematical, physical, and engineering science, Vol. 383, Artikel 20240358
(Artikel, forskningsöversikt)
https://dx.doi.org/10.1098/rsta.2024.0358
Conditional sampling within generative diffusion models
Philosophical Transactions. Series A: Mathematical, physical, and engineering science, Vol. 383, Artikel 20240329
(Artikel, forskningsöversikt)
https://dx.doi.org/10.1098/rsta.2024.0329
