अमेय वेलिंगकर (Ameya Velingker)

अमेय वेलिंगकर (Ameya Velingker)

शोधकर्ता

गूगल अनुसंधान

मैं गूगल अनुसंधान में वरिष्ठ शोधकर्ता हूँ। मेरी रुचियाँ मोटे तौर पर यंत्र शिक्षण और सैद्धांतिक संगणक विज्ञान के क्षेत्रों में हैं। आजकल मेरी रुचियाँ आलेखों पर शिक्षण (आलेख तंत्रिका जाल, आलेख परिवर्तक) तथा यंत्र शिक्षण प्रतिरूपों की तर्कशक्ति में हैं, जिनमें मैं यंत्र शिक्षण को कलनविधियों की तकनीक से जोड़ता हूँ। मेरे कार्य का Google Maps में पथ निर्धारण के लिए यंत्र शिक्षण के प्रतिरूप बनाने में भी प्रयोग किया गया है। मैंने प्रवाही (स्ट्रीमिंग) कलनविधियों, गोपनीयता, त्रुटि-संशोधन कूटों, इत्यादि पर भी काम किया है।

मैंने 2016 में कार्नेगी मेलन विश्वविद्यालय से संगणक विज्ञान में पीएचडी प्राप्त की, जहाँ मेरे सलाहकार वेंकटेशन गुरुस्वामी और गैरी मिलर थे। उसके बाद मैं 2016 से 2018 तक एकोल पोलीतेक्नीक फेदेराल द लोज़ान (ई.पी.एफ.एल.) में शोधकर्ता था।

2011 में मैंने गेट्स कैम्ब्रिज छात्रवृत्ति के आधार पर कैम्ब्रिज विश्वविद्यालय से गणित में एम.ए.एस.टी. (स्नातकोत्तर) प्राप्त किया। उससे पहले मुझे 2010 में हार्वर्ड विश्वविद्यालय से गणित में ए.बी. (पूर्वस्नातक) और संगणक विज्ञान में एस.एम. (स्नातकोत्तर, सीबल स्कॉलर्स छात्रवृत्ति के आधार पर) मिले।

रुचियाँ
  • आलेख शिक्षण
  • यंत्र शिक्षण प्रतिरूपों की तर्कशक्ति
  • सैद्धांतिक संगणक विज्ञान
  • कलनविधियाँ

समाचार

  • हमारा शोधपत्र, Low-Width Approximations and Sparsification for Scaling Graph Transformers, NeurIPS की GLFrontiers 2023 कार्यशाला में स्वीकृत किया गया है।
  • हमारा शोधपत्र, Affinity-Aware Graph Networks, NeurIPS 2023 में स्वीकृत किया गया है।
  • हमारे निम्नलिखित शोधपत्र ICML 2023 में स्वीकृत किए गए हैं:
    • Exphormer: Sparse Transformers for Graphs
    • Fast (1+ε)-Approximation Algorithms for Binary Matrix Factorization
  • हमारा शोधपत्र, Efficient Location Sampling Algorithms for Road Networks, ICML की SODS 2023 कार्यशाला में स्वीकृत किया गया है।

प्रकाशन

(2023). Locality-Aware Graph-Rewiring in GNNs. arXiv:2310.01668.

उद्धृत करें arXiv

(2023). Affinity-Aware Graph Networks. NeurIPS 2023.

उद्धृत करें वीडियो arXiv

(2023). Exphormer: Sparse Transformers for Graphs. ICML 2023.

उद्धृत करें कोड वीडियो arXiv URL

(2023). Fast (1+ε)-Approximation Algorithms for Binary Matrix Factorization. ICML 2023.

उद्धृत करें वीडियो arXiv URL

(2022). Linear space streaming lower bounds for approximating CSPs. STOC 2022.

उद्धृत करें वीडियो arXiv ECCC URL