Wei Chen 陈薇
讲师、硕士生导师 |
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个人简介
陈薇，博士、讲师、硕士生导师。本科（2015年）和博士（2020年，保研，硕博连读）均毕业于广东工业大学。2018年9月受国家留学基金委资助赴美国卡内基梅隆大学进行联合培养。 研究兴趣专注于机器学习、因果推断、因果表征学习等人工智能相关的系列理论与方法，及其在智能运维、神经科学、心理健康等领域的应用。 主持国家自然科学基金青年项目、广东省自然科学基金面上项目、中国博士后科学基金面上项目、广州市科技计划项目，参与国家自然科学基金广东省联合基金重点项目、新一代人工智能国家科技重大专项等项目。 以第一作者或通讯作者发表学术论文20余篇，包括IEEE TNNLS、Science China Information Sciences、ICML、AAAI、IJCAI、Neurocomputing等人工智能或机器学习领域国际顶级期刊或顶会。 指导学生获中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛总决赛金奖、语音识别顶会ICASSP通信网络智能运维大赛二等奖等。
欢迎对机器学习、数据挖掘、因果推断、人工智能等研究方向感兴趣的研究生或本科生联系我，一起开展科研工作。
个人简历请发送至本人邮箱chenweidelight@gmail.com
教育经历
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广东工业大学
中国, 广州 - 计算机科学与技术学士和计算机应用工程博士学位 2011 年 9 月 - 2020 年 7 月
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卡内基梅隆大学(Carnegie Mellon University)
美国 - 机器学习(联合培养)博士 2018 年 9 月 - 2019 年 9 月
相关链接
Github: https://github.com/DMIRLAB-Group
Causal Learn: causal-learn: Causal Discovery in Python
工作经历
广东工业大学
- 博士后研究员，讲师 2020 年 7 月 - 现在
研究兴趣
- 因果关系发现与因果性学习
- 人工智能、机器学习等等
News
- 2024/4/17, 一篇文章“Individual Causal Structure Learning from Population Data”被IJCAI 2024录用！
- 2023/12/10, 一篇文章“Identification of Causal Structure with Latent Variables based on Higher Order Cumulants”被AAAI 2024录用！
- 2023/4/25, 一篇文章“Causal Discovery with Latent Confounders Based on Higher-Order Cumulants”被ICML 2023录用！
科研项目
- 广东省自然科学基金面上项目，2025-01至2027-12，主持
- 广州市科技计划项目， 2024-01至2026-12，主持
- 国家自然科学基金青年基金项目，2023-01至2025-12，主持
- 科技创新2030“新一代人工智能”重大项目， 2021-12至2025-11，子课题负责人
- 中国博士后科学基金面上项目，2021-06至2022-06，主持
主要论文
- Wei Chen, Xiaokai Huang, Zijian Li, Ruichu Cai*, Zhiyi Huang, Zhifeng Hao. Individual Causal Structure Learning from Population Data. IJCAI 2024
- Wei Chen, Zhiyi Huang, Ruichu Cai*, Zhifeng Hao, Kun Zhang. Identification of Causal Structure with Latent Variables based on Higher Order Cumulants. AAAI 2024
- Ruichu Cai, Zhiyi Huang, Wei Chen*, Zhifeng Hao, Kun Zhang. Causal Discovery with Latent Confounders Based on Higher-Order Cumulants. ICML 2023
- Wei Chen, Ruichu Cai*, Kun Zhang, Zhifeng Hao. Causal Discovery in Linear Non-Gaussian Acyclic Model with Multiple Latent Confounders. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2021
- Ruichu Cai, Yunjin Wu, Xiaokai Huang, Wei Chen*, Tom Z. J. Fu, Zhifeng Hao. Granger Causal Representation Learning for Groups of Time Series. Science China Information Sciences, 2024
- Ruichu Cai, Liting Huang, Wei Chen*, Jie Qiao, Zhifeng Hao. Learning Dynamic Causal Mechanisms from Non-stationary Data. Applied Intelligence, 2023
- Wei Chen, Jibin Chen, Ruichu Cai*, Yuequn Liu, Zhifeng Hao. Learning Granger Causality for Non-stationary Hawkes Processes. Neurocomputing, 2022
学术兼职
- 会议审稿人: ICML 2022-2024, UAI 2022-2024, NeurIPS 2022-2024, AAAI 2025, ICLR 2023-2024, AISTATS 2024, CLEAR 2024, CDML 2020
- 期刊审稿人: IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (TNNLS), Neural Network, Neurocomputing, Transactions on Machine Learning Research (TMLR), and so on.